摩根大通正在测试一批能够自主调整股票和债券投资比例的 AI 智能体，以根据市场环境变化动态优化投资组合配置。这一探索标志着华尔街主流金融机构在量化投资与人工智能融合方向上迈出了新的一步。
测试数据显示，在长达 20 年的历史回测中，表现最佳的 AI 模型年化收益率较传统的「60/40」股票债券组合高出 0.7 个百分点，同时波动率更低。摩根大通此次共测试了 8 个 AI 智能体，所有模型均实现了更高的风险调整后收益。传统「60/40」组合长期以来被视为机构投资的基准配置策略，AI 动态调整策略若能跑赢这一基准，意味着算法可能在资产配置效率上带来实质性提升。
不过，摩根大通也明确指出，这些结果仍基于模拟测试环境，并非实际投资表现。该行同时发出警告，AI 的大规模应用可能导致交易策略趋同，增加市场拥挤交易的风险，并在压力环境下进一步放大市场波动。这一提醒在近年来量化交易占比不断攀升的背景下尤为值得关注。
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