核心观点 - 报告围绕AIEQ、ProPicks、QRFT三类代表性AI资管产品开展复盘对照，探讨AI能否为投资者带来超额收益[2] - 海外AI资管产品总体提质增效但不宜过度“神化”：AIEQ长期跑输SPY，ProPicks在科技顺风期收益突出但复现难度高，QRFT长期与标普接近更偏窄幅增强[2] - AI更可靠的价值在于提升信息处理效率与投研流程标准化，而非保证持续战胜指数；判断产品应优先看长期相对基准净超额、费率与换手后收益是否成立、信号与业绩是否可复盘验证[2] AI驱动型资产管理：进展与案例 - 投资决策机制发生根本性范式转移，从传统量化投资转向AI驱动型资产管理[3] - 新一代AI选股策略采用深度学习、强化学习及自然语言处理技术，具备从海量噪音中“涌现”新规则的能力[4] AIEQ ETF介绍 - AIEQ是全球首只完全由AI系统主动管理的ETF，2017年10月17日成立，底层框架由EquBot LLC开发，IBM Watson提供算力与NLP支撑[5] - 模型每天处理数百万份非结构化文本，动态优化生成30-200只股票组合，目标是通过情绪因子与基本面指标融合捕捉超额收益[5] - 截至2025年11月21日，AIEQ自成立以来累计回报率净资产为107.34%，收盘价为106.15%[8] AIEQ实盘绩效深度剖析 - 2025年初至今（YTD）回报率约9.38%，同期标普500指数（SPY）回报率约12.45%，跑输市场基准约3个百分点[10] - 长期表现劣势明显：1年期回报约+6.15% vs SPY +11.00%；5年期累计回报约+33.85% vs SPY +85.61%；自成立以来总回报显著落后被动指数[13] - 年换手率高达1159%，极高换手频率导致买卖价差和市场冲击成本严重侵蚀基金净值[16] - 资产管理规模（AUM）维持在1.14亿至1.17亿美元之间，规模增长停滞；费率0.75%显著高于SPY的0.09%[16][20] Investing ProPicks——人机协同信号订阅服务 - ProPicks代表AI参与投资的SaaS模式，利用超过25年历史金融数据及50余项财务指标，通过AI算法生成选股名单[21] - Tech Titans策略自2023年10月上线至2025年11月24日累计回报率98.7%，超越同期标普500收益率43.7%，获得约55%超额收益[25] - 策略成功捕捉多只牛股：Super Micro Computer持有期收益+185.8%，Micro Strategy持有期收益+94.9%[26][33] - 超额收益源于嵌入基本面约束的量化择时框架，自上而下贯穿“算力—能源—应用”配置链条；等权重构建组合弱化对超大市值龙头被动拥挤交易[34][35] ProPicks订阅型AI策略费用与复现难点 - 订阅年费约9-14美元/月，对小资金投资者成本占比高（如2000美元本金年费占6%），但对5万美元以上资金成本仅0.24%[36] - 执行风险高：信号发布与实际下单存在时间差，高Beta标的价格跳空可能导致5%-10%滑点；投资者行为偏差使实际收益率低于理论表现[37] - 业绩披露缺乏统一标准，信息不对称远高于公募ETF[37] AI增强型美国大盘股ETF——QRFT - QRFT核心通过AI优化传统因子投资框架，每月重新评估质量、规模、价值、动量、低波动五个因子有效性[38][39] - 投资框架采用贝叶斯神经网络，预测股票未来四周相对收益优势，年化换手率267%，形成“AI驱动、人工风控”制衡机制[43] - 实盘绩效长期略优指数：2025年YTD收益率略优于标普500；5年年化收益约+14.9% vs 标普500约+14.5%；自成立以来年化回报与标普500相似[45] - 风格高灵活性：2019-2020年捕捉居家办公概念股动量，总回报+40.1%跑赢标普+18.4%；2021年回报率21.8%落后于标普28.7%；2022年回撤-22.54%逊于标普[47] QRFT AI赋能产品测评 - 极高换手率（2024年267%）接近中频量化交易，平均持有时间约4.5个月；费率0.75%设定高业绩门槛，需每年跑赢标普500至少0.72%才能获得相同净回报[48] - 净资产规模仅1000万至1500万美元，面临清盘危险；日均成交量约3000-4000股，流动性差可能导致成交价格大幅偏离净值[48]