美股市场观察与指数投资理念 - 2025年美股涨势不错，但美股七巨头（Magnificent 7）中的一大半今年并未跑赢标普500指数 [2] - 宽基指数常被认为是“平庸”的代表，但战胜“平庸”的指数难度很高，即便投资范围已缩小至美股七巨头这样的阶段性强势方向 [4][5] - 对于普通投资者而言，将投资目标从“战胜市场”调整为“不败”是市场高度分化情况下的一个不错选择 [5] 指数增强产品概述 - 指数增强类产品是在被动跟踪指数的基础上，以控制跟踪误差为前提进行主动管理的基金，旨在获取指数Beta收益的同时，通过增强策略获取超额Alpha收益 [5] - 巴菲特曾多次建议非专业投资者定投宽基指数基金，指数基金代表市场平均收益，是对“不败”目标的诠释，能帮助非专业投资者减少决策变量 [5] 评估指数增强产品能力的要点 - 过往业绩，尤其是多年的过往业绩，是观察产品的重要考察点之一 [5] - 增强效果的持续性是非常重要的考察维度，在不同市场环境中能稳定创造超额收益、“积小胜为大胜”的产品对普通投资者更友好 [7][8][9] - 理解并认可产品的“增强”逻辑至关重要，因为任何增强策略都有阶段性跑输的可能，缺乏理解容易在跑输时对策略失去信心 [9] 中泰沪深300指数增强基金案例 - 中泰沪深300指数增强A份额自2020年4月1日成立至2025年9月30日，份额净值增长率为69.29%，同期业绩比较基准增长率为25.11%，超额收益为44.18% [9] - 自成立以来五年多时间，该基金A份额在每个完整半年度皆跑赢业绩基准 [9] - C份额自成立至2025年9月30日，份额净值增长率为65.60%，同期业绩比较基准增长率为25.11% [9] - 该基金各年度具体表现：2020年A/C份额净值增长52.74%/52.29%（基准39.06%），2021年增长2.07%/1.65%（基准-4.85%），2022年增长-16.29%/-16.63%（基准-20.58%），2023年增长-7.98%/-8.35%（基准-10.79%），2024年增长17.44%/16.98%（基准14.04%），2025年上半年增长1.73%/1.53%（基准0.07%）[11]

文章核心观点 - 仅依靠历史业绩数据统计很难挑选出持续优秀的主动权益基金 [1] - 理解基金业绩优秀的原因比分析历史业绩更重要 对于普通投资者而言 更明智的选择是投资能代表市场平均收益的宽基指数 [1] - 建议大多数投资者放弃挑选下一个明星基金的尝试 着眼于理解支撑基金业绩背后的理念和投资框架 [13] 研究样本与方法 - 研究样本为466只主动权益公募基金 筛选条件包括2015年6月30日前成立 合并规模高于3000万 业绩基准包含60%以上沪深300或中证800指数等 [2] 基金收益率分布特征 - 统计2015年10月至2020年9月和2020年10月至2025年9月两个时间段的累计收益率分布 [4] - 两个时期均呈现右偏态分布 即左高峰、右长尾 多数基金业绩集中在市场平均水平 困难市场环境下右偏态特征更突出 [7] - 大部分基金业绩趋向市场平均水平 成为远超越平均水平的佼佼者是小概率事件 [7] 基金业绩持续性分析 - 将基金按累计收益从高到低分为五档 观察第一个5年业绩分档在第二个5年的变化 [9] - 第一个5年最高档基金仅有16%在第二个5年仍保持最高档 而有27%降至最低档 [10] - 第一个5年最低档基金有23%在第二个5年进入最高档 [10] - 同一批初始排名基金在第二个五年的分布几乎均匀散落在五个档位 未显示明显持续性规律 [11] 投资建议 - 对于不愿在主动管理能力上花费时间的投资者 通过宽基指数基金获取市场平均回报是更理性、风险更低的长期策略 [13] - 约束跟踪误差的宽基指数增强降低了投资者对主动管理能力的认知难度及选择错误造成的损害 [13]

AI能力的本质与边界 - 当前以大语言模型为代表的AI模型是基于数据和计算驱动的统计归纳系统，其智能源于语言表征的泛化能力而非真正的认知理解[5] - AI模型的核心能力是对“下一个词”的预测，基于海量语料库中词汇关联模式进行概率抽样和重组生成输出[5] - 当遇到需要推理的任务时，AI本质上是复现训练数据中已存在的“关于推理的语言答案”，而非进行实时动态推理[6] - AI通过统计手段寻找语料库中被高频提及的陈述，以词语间的统计关联形式获取“真理”与知识[6] - AI可以高效整合历史经验和共识，优化“已知”领域的运行效率，其能力基础是统计归纳而非逻辑推理或实证验证[4][7] 人类的核心竞争优势 - 人类的价值体现在保持对异常现象的好奇心，勇于挑战共识并提出有价值的假说[2][9] - 人类能够基于对因果规律的理解提出新假说，设计因果干预手段突破历史数据边界，创造新的可能性[10] - 人类的认知过程是假说和理论构建驱动的，能够通过观察反常现象、质疑流行共识、提出假说和实验验证的闭环实现知识生成[10][11] - 机器学习的算法可以高效解决问题，但不能提出和定义问题，而人类能够进行对未知领域的系统性探索[12] - 科学史案例表明，新知识的出现往往始于对例外数据的敏锐观察和思考，如哈维通过定量计算发现血液循环[11] AI与人类能力的对比 - AI在规则明确、数据丰富的任务中展现出超人类能力，例如GPT-4在多种基准考试中得分高于88%的人类应试者[2] - AI的知识边界严格受限于训练数据的历史分布，低频信息会被统计权重过滤，导致输出偏向旧范式[10] - 数据驱动模型内含“最小化误差”机制，往往清洗或弱化异常数据，而这些异常数据可能提供新假说生成的机会[10] - 人类能够从被动接受数据转向主动建构理论，这种提出机器无法构想之问题的能力是人类未来的神谕[12][13]

量化投资与人类决策对比 - 量化投资近年来快速发展并受到人工智能加持 但不同基金经理对量化工具的应用效果存在差异 [2] - 投资属于不确定性领域的游戏 更应关注决策过程而非短期结果 长期收益来源于高质量的决策过程而非短期收益简单累积 [3][4][5] - 优秀决策过程包含三个维度：知道是什么、为什么、结果怎么得来 AI在"是什么"方面有数据优势 但人类在"为什么"和"结果推导"方面更具创造性 [6] - 人类能够提出突破性假设（如伽利略摩擦力假说） 这种推翻共识的创造性是AI基于统计归纳无法实现的 [7] 超额收益来源 - 超额收益本质来源于挑战市场共识 与市场普遍一致的投资只能获得平均收益 [8][9] - 上市公司股票长期超额收益的根本来源是其经营积累和可持续竞争优势 而非量化信号捕捉 [10] - 价值判断具有先验性 不能仅通过数据回测证实 回测更多用于发现策略问题而非验证结论 [11][12][13] 量化技术应用实践 - 异常数据处理需根据目标进行调整（如对万亿市值公司取对数处理） 结果异常可能揭示策略偏差 [14] - 同一量化策略在不同指数（沪深300/中证500）中增强效果差异源于成分股结构和权重分布不同 [16][17] - 量化在指增策略中主要作为跟踪误差控制工具 用于约束组合权重而非创造超额收益 [10][21] 投资方法论建议 - 个人投资者应聚焦能力圈 深入理解企业超额经营优势的可持续性 [18] - 选择基金经理需经得住业绩波动考验 能在其跑输市场时保持信心才是真正理解其策略 [19] - 对无力研究个股的投资者 持有指数获取市场平均收益是理性选择 权益长期收益应高于存款利率 [20]