这是一个令人不安的事实：大多数基金经理过分关注股票选择，而将投资组合构建视为次要问题。沃伦·巴菲特曾将多元化称为“无知的保护”，但他在任期间以及继任者却持有超过30只股票，每只股票的仓位差异巨大。最好的投资者知道：成功不仅取决于你拥有什么，还取决于拥有多少。
然而，投资行业的资产配置仍然是被忽视的后起之秀。管理者们花费无数时间研究股票和市场时机。但当涉及到如何分配到每个头寸的资金比例时？很多时候，这一决定被简单的原则或直觉所支配。正如迈克尔·伯里所说：“保护资产不受损失并不止于找到完美的证券。如果止于此，完美的投资组合就只有一个。”
资产配置中的失误不仅仅是学术问题。它们会损害表现。虽然股票选择可能决定你是拥有苹果还是微软，但资产配置决定了30%的最大持仓下跌是否会摧毁你整年的表现，还是几乎不构成任何影响。这是艺术与科学的区别，是希望直觉奏效与系统性地构建稳健投资组合之间的区别。
传统的工具已经在这个被忽视的领域服务了几十年，现在它们显得有些过时了。哈里·马科维茨在 20 世纪 50 年代提出的现代投资组合理论（MPT）依赖于稳定的相关性和可预测的风险收益关系，而在今天动荡且相互关联的市场中，这些关系并不存在。
与此同时，2024 年美世的一项调查显示，91%的资产管理机构已经在使用或计划在未来 12 个月内使用 AI 来优化其投资策略。现在的问题不再是是否采用这些技术，而是你是否会继续将投资组合构建视为次要问题，而你的竞争对手却将其视为主要的竞争优势。
资产管理领域的革命不仅发生在股票选择上。它还发生在大多数管理者仍然忽视的系统化、科学化的投资组合构建方法上。问题是：你会成为那些认识到投资组合构建是长期表现关键驱动因素的人吗，还是会继续专注于挑选股票，而糟糕的资产配置决策却将你的最佳想法变成投资组合的杀手？
投资流程革命
传统权重方法，如等权重、市值权重或信念权重，容易受到偏见和结构限制的影响。这时，机器学习提供了方法上的飞跃。
等权重忽略了公司之间的根本差异。市值权重将风险集中在最大的股票上。主观权重虽然结合了管理者的专业知识，但容易受到认知偏见的影响，并且随着投资组合规模的扩大变得难以管理。这正是机器学习彻底改变投资过程的地方，它提供了一种结合人类洞察与机器精确性的系统方法。
机器学习的优势：从艺术到科学
动态适应 vs. 静态模型
传统投资组合优化就像是在后视镜里开车。你基于的历史数据可能已经不再相关。此外，传统方法如均值-方差优化（MVO）假设资产回报、波动性和相关性之间存在线性和稳定的关系——这一假设在充满非线性动态的动荡现实市场条件下往往无法成立。
相比之下，机器学习更像是一个 GPS 系统，能够不断适应实时市场条件并相应调整投资组合。机器学习的核心优势在于其能够识别和适应这些非线性关系，使投资组合经理能够更好地应对现代市场的复杂性和不可预测性。
考虑“马科维茨优化悖论”，即在现实世界条件下，理论上最优的投资组合往往表现不佳的现象。这发生的原因是传统的均值方差优化（MVO）对输入误差极为敏感。对某只股票预期回报率的一点点高估，可能会极大地扭曲整个资产配置，经常导致极端且不合常理的权重分配。
基于机器学习的方法通过不同的方式思考分散化来解决这一根本问题。它们不是试图平衡单个股票之间的相关性——这是一个众所周知的不稳定方法——而是根据股票在不同市场条件下的表现，将股票分组。层级风险平价（HRP）方法就是这种做法的一个例子，它会自动将股票分组，具有相似的风险特征，然后在整个投资组合中分配这些组的风险，而不是依赖不稳定的相关性估计。
卓越的风险管理
国际清算银行的最新研究显示，机器学习在风险预测方面具有优越性。先进的机器学习算法（基于树的机器学习模型）在3到12个月的时间框架内将尾部风险事件的预测误差降低了高达27%，这不仅仅是学术理论，而是能够在市场压力期间保护投资组合的实际风险管理方法。
ML 不仅仅是分析波动性或相关性；它还整合了更广泛的风险信号，包括传统模型经常忽略的极端尾部事件。这种全面的风险评估方法有助于管理者构建更具韧性的投资组合，更好地抵御市场波动。
实时再平衡
虽然传统的投资组合管理通常遵循固定的每周或每月再平衡计划，但机器学习（ML）能够实现动态、基于信号的调整。这种能力在 2019 冠状病毒疾病市场动荡和 2025 年初的高波动性期间发挥了重要作用，当时 ML 系统能够在传统模型甚至尚未意识到市场变化之前迅速转向防御性板块，然后在条件改善时迅速转向高贝塔值板块。
此外，机器学习可以将高层投资委员会的观点转化为具体的、基于规则的投资组合分配，同时保持分散化和风险目标。这确保了战略洞察不会在实施过程中丢失，这是传统酌情管理方法中常见的问题。
资产管理公司必须面对一个令人不安的现实：AI 和 ML 最终将成为商品化技术。在未来几年内，几乎每一家资产管理公司都将拥有某种形式的 AI 系统或模型，但很少有人能有效地整合它们。真正的竞争优势在于如何部署这些技术。这种技术的民主化揭示了未来真正的竞争 battleground：不是你是否有 AI，而是你如何运用它。可持续的竞争优势将属于那些能够将 AI 能力转化为持续的阿尔法收益的公司。
以下案例研究具体展示了这种战略实施在实践中是如何运作的。
实际证据：CapInvest 案例研究
理论没有实际成果便毫无意义。一家公司的经验展示了如何战略性地应用机器学习。我所在的 MHS CapInvest 是一家位于法兰克福的投资精品公司，我在那里担任首席投资官和首席投资经理，该公司通过实证证明了机器学习在组合优化方面的有效性。CapInvest 没有花费数年时间和数百万美元来开发内部 AI 系统，而是战略性地与选定的 AI 供应商合作，将先进的机器学习驱动工具与生成式 AI（GenAI）解决方案结合，用于基本面分析和股票筛选。
结果不言自明。截至 2025 年 7 月，CapInvest 的全球股票组合在多个时间框架内实现了卓越的阿尔法收益，其夏普比率远高于 MSCI 世界基准指数。这种超越基准的表现反映了更好的组合构建，而非更高的风险。
除了绩效指标之外，CapInvest 在运营方面获得了显著的好处。组合构建和优化所需的时间大幅减少，使投资组合管理团队能够将更多资源投入到由 GenAI 工具支持的深入基本面研究和战略风险管理中。
同样重要的是，作为投资组合经理，我仍然完全控制最终决策。这才是关键所在：机器学习系统是增强而非取代人类判断。
这种混合方法结合了机器学习在处理大量数据集方面的分析优势，以及由 GenAI 支持的研究和投资组合经理自身市场专长和直觉提供的洞察指导——反映出一个基本的认识，即今天投资组合经理之间的真正竞争战场不在于他们是否拥有 AI 能力，而在于他们如何运用这些能力。成功在于如何有效整合 AI 的计算能力与传统的投资组合管理专长和市场直觉。
资产管理人可以以几种方式使用这些机器学习技术：他们可以自行开发，购买第三方解决方案，或者两者兼用。本案例研究展示了后者的一个例子。我们将在后续的文章中更详细地讨论每种实施选项的细节和差异。
竞争优势
在投资组合构建中使用机器学习不仅仅是技术升级。它正迅速成为一种竞争必需品。证据无可辩驳：由机器学习驱动的投资组合提供了更好的风险调整回报、更好的分散化、动态再平衡能力和增强的风险管理。
今天的投资经理真正竞争的战场不在于他们是否有 AI，而在于他们如何使用 AI。正如本杰明·富兰克林所说：“知识的投资回报最好。”在今天的市场中，这种知识意味着掌握如何将 AI 能力转化为持续的阿尔法收益。
掌握战略 AI 部署的公司将会超越那些仅将其视为另一种工具的公司。这项技术已经存在，优势是真实的，竞争压力正在加速。您将引领变革，还是会被淘汰，因为组合构建在没有您参与的情况下进化？
资产配置革命已经到来。现在的优势属于那些知道如何利用它的人。
对于寻求更深层次技术洞察的人来说，完整的研究论文可以在 SSRN（https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4717163）上获取。基于从业者的广泛反馈和实际应用经验，我和我的同事们最近发布了一个更新版本，为投资组合经理们提供了更多关于 AI 的紧迫问题的全面答案。
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