摩根大通的人工智能（AI）代理在二十年的回测中超越了传统的60/40投资组合。该银行庆祝了这一结果，但警告投资者不要完全信任它。
测试询问AI是否能够从辅助分析师转变为自主分配资本。此时，杰克·多尔西正在倡导人们与机器合作的类似转变。
摩根大通的AI代理如何超越60/40投资组合
摩根大通的跨资产策略团队构建了八个AI代理，这些代理会根据条件变化在股票和债券之间移动。由托马斯·萨洛佩克领导的策略师们在7月9日的报告中分享了结果。该系统读取由增长和通胀设定的四个宏观状态。
基准是公平且有意义的。60/40的分配在几十年来支撑了平衡投资组合。在2022年，它经历了自1937年以来最糟糕的一年，当时股票和债券一起下跌。
当增长看起来强劲时，代理更倾向于股票，而当增长减弱时则更倾向于债券。在20年的回测中，表现最佳的代理每年超越60/40投资组合0.7个百分点。
它的年波动率低了2.8%。所有八个代理在风险调整后均获胜，夏普比率为0.74至0.95，而投资组合的夏普比率为0.61。
这些代理使用了OpenAI和Anthropic的现成模型，但超越了摩根大通自己的基于规则的状态模型。这将该银行最近的AI呼声扩展到了更具风险的领域。
为什么这一赌注呼应了多尔西的代理优先愿景
这种方法反映了杰克·多尔西所描述的哲学。Block 的首席执行官现在依赖于 AI 代理，而不是直接指挥他们。
多尔西已经将他的公司押注于此，在二月份裁减了超过 4,000 个 Block 的职位，并归功于 AI。这大约占员工的 40%。摩根大通的代理也将相同的逻辑应用于市场，这是朝着 AI 代理处理资金的更广泛推动的一部分。
警告：资深量化分析师深知的事情
摩根大通明确指出了限制。结果来自历史模拟，而不是实时交易，银行警告不要过度解读这些结果。
华尔街资深量化分析师理查德·伯恩斯坦更为尖锐地指出。他提到，新策略很少发布失败的回测。
他的观点是出版偏见。灵活的 AI 模型可以适应过去的噪声，但在实时成本和未见的制度影响下会消退。
摩根大通还警告说，拥挤的 AI 交易可能会加剧市场压力，反映出 AI 支出中的更广泛裂痕。回测曾使许多策略看起来光鲜，但后来却跌倒。真正的问题是这些代理是否能在实时市场中生存。
来源：BeInCrypto
