核心观点 - 报告围绕AIEQ、ProPicks、QRFT三类代表性AI资管产品进行复盘，探讨AI能否为投资者带来超额收益[2] - 当前海外AI资管产品总体提质增效但不宜过度“神化”，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[2] - 判断AI资管产品是否可靠应优先关注三点：长期相对基准是否有净超额、费率与换手后收益是否仍成立、信号与业绩披露是否可复盘可验证[2] AI驱动型资产管理进展 - 投资决策机制正经历从传统量化投资到AI驱动型资产管理的根本性范式转移[3] - 传统量化模型面临非结构化数据爆炸式增长带来的维度灾难，而新一代AI选股策略采用深度学习、强化学习及自然语言处理技术[3][4] - 新一代AI系统具备从海量噪音中“涌现”新规则的能力，能够识别人类分析师无法察觉的非线性市场模式和微观相关性[4] AIEQ ETF案例剖析 - AIEQ是全球首只完全由人工智能系统主动管理的ETF，底层框架由EquBot开发并依托IBM Watson平台，每天处理数百万份非结构化文本以提取情绪信号[5] - 截至2025年11月，AIEQ年初至今回报率约9.38%，跑输标普500指数（SPY）约3个百分点；5年累计回报率33.85%，大幅落后于SPY的85.61%[10][13] - AIEQ年换手率达1159%，高频率交易导致成本严重侵蚀收益；管理费率为0.75%，是SPY（0.09%）的8.3倍；资产管理规模仅1.14亿至1.17亿美元，增长停滞[13][16][18][21] Investing ProPicks案例剖析 - ProPicks代表AI参与投资的SaaS模式，为用户提供每月选股名单，其Tech Titans策略自2023年10月上线至2025年11月累计回报率达98.7%，超越标普500指数55个百分点[21][25] - 该策略成功捕捉多只牛股，如Super Micro Computer（持有期收益+186%）、MicroStrategy（+95%）、ViaSat（+165%）[26][33] - 策略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；“理性止盈”机制贡献约40%的相对超额收益[34][35] - 订阅费年付优惠后约每月9–14美元，对小资金投资者成本较高；存在执行风险，信号与下单间的时间差可能导致5%–10%的滑点[36][37] QRFT ETF案例剖析 - QRFT核心是通过AI优化传统因子投资框架，利用贝叶斯神经网络动态评估质量、价值、动量等五个核心因子的有效性，每月调仓[38][39][43] - 截至2025年11月，QRFT五年年化收益约+14.9%，与标普500（+14.5%）接近；2025年至今收益率略优于标普500，但2024年跑输基准约4个百分点[45][47] - 产品年换手率达267%，管理费率0.75%；资产管理规模仅1000万至1500万美元，面临清盘风险；日均成交量约3000-4000股，流动性较差[47][48][49] AI资管产品综合对比 - AIEQ作为情绪流主动型ETF长期跑输SPY，受市场情绪波动大且高成本侵蚀收益[2][13][16] - ProPicks订阅型产品在科技顺风期收益突出，但对执行纪律与滑点高度敏感，实际复现难度高[2][25][37] - QRFT AI增强型ETF长期与标普500接近，阶段性强弱分化明显，更偏窄幅增强而非稳定高Alpha[2][45][47]