摩根大通（JPMorgan）利用人工智能（AI）代理模型，在长达 20 年的回测中，整体表现超越了经典的 60/40 投资组合。虽然摩根大通为这一结果感到振奋，但同时也提醒投资者切勿盲目相信。
此次测试核心问题在于：AI 能否突破辅助分析师的角色，成为直接进行资产配置的主力？这正呼应了 Jack Dorsey 正在推动的人机协作模式变革。
JPMorgan AI 代理如何跑赢 60/40 组合
摩根大通多资产策略团队设计了 8 个 AI 代理，可根据市场条件动态调整股票与债券的仓位。该团队由 Thomas Salopek 领导，并于 7 月 9 日在报告中首次披露成果。这套系统能够识别由经济增长和通胀水平共同定义的四大宏观周期。
60/40 组合（即 60% 投资股票、40% 投资债券）历来是全球平衡型投资组合的典范，但在 2022 年出现自 1937 年以来最差年度表现，当年股债同跌。
AI 代理在经济增长强劲时偏爱股票，局势疲软时则倾向于债券。在长达 20 年的历史回测中，表现最佳的代理年化收益率领先传统 60/40 组合 0.7 个百分点。
与此同时，年化波动率则降低了 2.8%。所有 8 个代理在风险调整后均优于 60/40 组合，其夏普比率（Sharpe Ratio）区间为 0.74 至 0.95，而 60/40 组合则为 0.61。
这些代理基于 OpenAI 与 Anthropic 提供的通用 AI 模型开发，甚至还超越了摩根大通自有的规则驱动型系统。无疑，摩根大通正将其AI 相关探索推向风险更高的前沿领域。
为何这一尝试呼应了 Dorsey 的“以代理为先”理念
这一策略的核心思路，与 Jack Dorsey 的理念不谋而合。Block 首席执行官 Dorsey 现已转向完全由 AI 代理自主决策，而非人工干预。
Dorsey 已将该理念付诸实践：今年 2 月，Block 因推动 AI 技术应用而裁员超 4,000 人，占公司总人数约 40%。摩根大通的 AI 代理则将同样模式应用于金融市场，反映了全球范围内 AI 代理主导资产管理的趋势。更多机构正积极探索由AI 代理参与资金管理的前景。
资深量化投资人早已熟知的警告
摩根大通也明确指出了局限性。这些数据皆源于历史回测，并非真实市场实盘，投资者不应对结果寄予过高期待。
华尔街量化投资老将 Richard Bernstein 的观点更加犀利。他强调，任何新策略通常都只会公布表现优异的回测结果。
他的观点在于“发表偏差”。灵活的 AI 模型容易拟合历史噪声数据，但一旦面临真实市场成本和未曾出现的行情，就会迅速失效。
摩根大通同样警告称，当前人工智能交易过于拥挤，可能在市场压力下进一步加剧动荡。这与更广泛的AI 行业支出裂痕相呼应。大量策略在回测中表现亮眼，却在实盘中频频折戟。这些 AI 交易算法能否真正适应真实市场，仍有待观察。
