近日，推出第一只人工智能ETF——AIEQ的Equbot公司正計劃推出非美國版本的AIPoweredInternationalEquityETF（AIIQ）。其計劃書稱，該基金以發達市場為目標，與其前身AIEQ一樣，將通過IBM的Watson超級計算機使用自然語言處理功能。

    3月來，AIEQ的業績漸入佳境，逐漸跑贏標普500等指數。對此，業內人士表示，AI模型本身是個黑匣子，只能給出結果，無法解釋原因。雖然目前在投資領域應用的有效性在一定程度上得到驗證，但大規模應用尚需時日。

    黑匣子本質難解釋

    第一只人工智能ETF——AIEQ在業內博足眼球，運行期間甚至有觀點認為“AI未來將取代基金經理”。不過，AIEQ的業績如過山車般一波三折。AIEQ在上市幾個交易日業績領先各大指數，隨后開始大幅跑輸標普500和納斯達克指數，尤其是在去年11月，在標普500指數上漲的背景下，AIEQ出現了3%以上的跌幅，后來情況也不容樂觀。但是今年3月以來，AIEQ表現漸入佳境。一位業內人士猜測，有可能是因AIEQ在經歷較多市場波動并收集更多數據后，產生了更大的樣本，為其決策奠定了基礎。隨著時間積累，AI的優勢開始展露。

    對此，部分業內人士給出不同意見。因諾資產創始人兼投資總監徐書楠表示，對于人工智能類模型，很難對其結果進行直觀解釋。AI模型本身是個黑匣子，只能給出結果，無法解釋原因。就目前AIEQ的業績表現來判斷其有效性，時間尚短，統計規律并不顯著。

    中國量化投資俱樂部理事長、珠海南山領盛投資經理劉治平也表示，近期AIEQ超越標普500指數的表現，并不能說明AIEQ是隨時間積累掌握足夠多數據信息后，對信息處理能力變強、選股能力提升，才致使其具有此表現。從AI本身所存在的“黑箱問題”來看，除了AIEQ的設計者，其他人無法從內、外來透析其做出決定的原因，就使得對其所做出的結果缺乏修正理由，無法辨錯。

    “無套路”事件難預測

    至于AI在應對“灰犀牛”、“黑天鵝”等事件時是否能做出適當反應，徐書楠表示，目前來看，讓AI對某些突發事件做預測和反應不太可能。以目前大紅大紫的深度學習模型為例，其基礎就在于大數據訓練，而“黑天鵝”事件通常是一次性的，不具有統計顯著性，因此很難對此有所反應。但量化投資，尤其是AI模型，在選股方面具有充分分散的特點，可以很好應對“黑天鵝”事件的沖擊。

    除此之外，徐書楠指出，AI模型和其它模型一樣面臨資金容量有限的問題。雖然目前AI模型在投資領域有不少應用，但因其黑匣子的特性，將嚴格限制其比例。

    展望未來發展，劉治平指出，要更理性客觀對待AI的作用，不要過分夸大其影響。在金融投資領域，真正的AI不應該是簡單等同于深度學習、神經網絡等復雜非線性算法。徐書楠也表示，AI是未來量化投資的重要方向，但在投資領域大規模應用尚需時日。