AI选基VS人工选基：谁更懂“弱相关”？

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“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”是投资界的老生常谈，但真正的分散化，并不是简单地买多几只基金，而是构建“弱相关性”资产组合——用相关系数低于0.3的资产，降低波动、提升稳健收益。

随着AI技术深入基金投资领域，AI选基与人工选基在“弱相关配置”上的较量日趋激烈：谁能更精准捕捉资产间的低相关性？谁又能穿越周期，实现超额收益？

一场技术与经验的博弈，正在展开。

一、AI选基：算法驱动下的“弱相关”新思路

AI选基的核心优势，在于可以处理超大规模的历史数据，识别非线性、跨周期的资产相关性，打破传统配置逻辑。

1. 用模型识别动态相关

AI不再局限于线性相关的静态判断，而是通过融合高频与低频数据、构建动态关联网络，发现不同市场阶段下的潜在关系。

案例1：行业轮动模型

• 华泰金工团队研发的全频段模型，结合分钟级高频数据与日线趋势，识别TMT与有色金属在加息周期相关性从0.2飙升到0.6的变化，并提前3周给出配置信号，年化超额收益达21%。

案例2：多因子非线性分析

• 渤海证券基于随机森林算法挖掘“季度涨幅+资金流入率”的交叉效应：当涨幅大但资金未跟进时，未来3个月对市场的相关性反而更低。这类复杂规律，AI远胜于人工挖掘。

2. 打造“懒人组合”，兼顾收益与风控

• 某投研机构构建的“四资产弱相关组合”（微盘+黄金+红利+长债），通过皮尔逊相关系数筛选，资产间相关性小于0.2。
• 2023.6-2025.4期间，组合累计收益达35.25%，最大回撤控制在-11.71%，远优于同期沪深300（-2.17%）和偏股混合指数（-8.46%）。

更重要的是，AI能自动判断资产偏离度并触发调仓，响应速度比人工高出3倍，交易成本更低。

3. AI的短板：黑箱与伪相关陷阱

尽管效率惊人，但AI并非万能：

• 过拟合问题：某AI增强策略过度依赖过去的“微盘与红利负相关”规律，在2025年风格切换中反而踩雷，超额收益为负。
• 解读能力不足：ChatGPT选基组合在英国股市实验中虽有短期收益，但因无法读懂政策文件的深层含义，在2025年AI概念回调中回撤高达24.39%。

二、人工选基：用产业逻辑解构“弱相关”

相比AI的“冷冰冰算法”，优秀基金经理更懂“收益背后的逻辑独立性”——即使看起来相关，背后的驱动力可能完全不同。

1. 越过表象，看清盈利来源

案例1：AI算力 + 军工电子

• 万家基金耿嘉洲配置寒武纪+沃尔核材，看似同属科技板块（相关性0.4），实则受不同因素驱动：前者靠GPU需求，后者受益军工升级。2024年Q4，两者回撤差距达15%，有效对冲风险。

案例2：半导体设备 + 新能源存储

• 富国基金孙权基于政策节奏差异（设备补贴2023-25，储能2025-27）进行搭配，在AI板块剧烈波动时实现年化收益94.46%。

2. 极端行情下的“反脆弱”组合

• 工银战略新兴产业A：通过AI软件+消费电子组合，利用应用与硬件节奏错位，在AI板块跌13%时反而上涨，回撤控制在8.22%。
• 华商润丰A：将制造业与光模块配置在一起，在2025年Q1取得12.53%的收益，而大盘同期却是负增长。

3. 人工短板：主观偏误与信息处理瓶颈

• 认知盲区：部分基金经理固守风格不变，错失AI等新兴资产配置时机。
• 数据限制：人工最多追踪数百只基金，难以跨市场、跨类别建立大样本弱相关性分析。

三、谁更强？2025成绩单来揭晓

可以看到，AI在效率和广度上占优，人工在逻辑深度与可解释性上胜出。

四、结语：人机协同才是“弱相关”最优解

AI擅长量化分析和快速响应，能在指数维度构建“理想组合”；人工基金经理则在复杂市场环境中发挥产业判断力，打造“非对称分散”策略。

2025年多位FOF经理提出“AI+HI”（Human Intelligence）协同配置模型——如AI负责主题情绪与资金监控，人工把控政策风向和宏观趋势。这正是未来投资的关键方向。

普通投资者怎么选？

• 想“省心、省力”：选择AI构建的低相关组合，回撤小、稳中有胜；
• 想“吃产业红利”：跟随优秀基金经理，构建产业逻辑上的“真·弱相关”。

毕竟，真正的分散化，不是拼凑数字，而是深刻理解资产的本质。这一点，AI也许终有一天能学会，但今天，还需要人类的智慧。

如果你也在思考如何构建一个不怕震荡、还能抓住机会的基金组合，欢迎留言讨论：你更信任AI，还是更信赖人？