本文编译自高盛Goldman Sachs Exchanges官方播客
嘉宾:Osman Ali,高盛资产管理量化投资策略全球联席主管,拥有37年量化投资经验
发布时间:2026年5月6日
免责声明 :本文仅为行业观点分享,不构成任何投资建议。市场有风险,投资需谨慎。
当所有人都在讨论AI如何让市场变得更有效、如何让Alpha消失的时候,全球顶级量化机构高盛却提出了一个完全相反的观点: AI不仅不会让市场变得更有效,反而会创造一种前所未有的新型市场无效性,为真正理解它的投资者带来历史性的机会。
在最新一期高盛官方播客中,拥有37年量化投资经验的高盛资产管理量化投资策略全球联席主管Osman Ali,首次系统阐述了AI如何从根本上改变金融市场的运行逻辑,以及高盛如何在AI时代保持竞争优势。
这可能是今年以来关于AI与量化投资最深刻的一次讨论,每一个观点都经过了数百亿美元资金的实盘检验。
一、量化投资的范式革命:从"广度"到"深度"
37年前,当Osman Ali刚刚进入量化投资行业的时候,量化投资者的核心优势是"广度"。
"那时候,一个优秀的基本面分析师一年最多能深入研究10只股票,而我们的量化模型可以同时分析1000只股票。这就是我们的护城河。"
但今天,这个优势已经不复存在。AI的出现,让量化投资的竞争维度发生了根本性的变化:
- 第一代文本分析(2008年前)
:基于"词袋模型"的简单情感分析,只能识别正面/负面词汇,无法理解语境 - 第二代文本分析(2008-2023年)
:传统机器学习模型,能够识别更复杂的情感模式,但仍然缺乏对金融语境的深入理解 - 第三代文本分析(2023年至今)
:大语言模型,能够被精确微调以理解金融专业术语和不同语言的表达习惯
"今天,我们的优势不再是'广度',而是'深度'。我们能同时分析全球15000只股票,并且对每一只股票进行比任何人类分析师都更深入的研究。"
Osman Ali提出了一个极具颠覆性的观点: 在AI时代,超过50%的股票未来12个月收益驱动因素不是企业基本面,而是市场对它的看法。
这就是为什么高盛现在将超过一半的研究精力投入到对"市场预期"的分析中,而不仅仅是企业本身的经营状况。
二、市场有效性的悖论:AI如何同时提高和降低效率
这是本次对谈最核心、最具争议的观点。Osman Ali认为,AI不会简单地让市场变得更有效或更无效,而是会创造一种"分层化的市场有效性"。
AI正在提高这些领域的效率
- 小盘股和新兴市场
:这些领域传统上覆盖不足、数据稀缺。大语言模型能够处理互联网上所有公开信息,大规模识别这些市场中的错误定价 - 非结构化数据处理
:财报电话会、社交媒体、新闻报道等非结构化数据的分析效率得到了指数级提升 - 信息传播速度
:AI能够在几秒钟内消化一条新闻并做出反应,大大加快了价格发现的过程
AI正在降低这些领域的效率
"这些模型在普通人手中会创造羊群行为。它们会鼓励投资者涌入相同的证券,因为它们对相同的问题给出相同的答案。这会创造一种新型的市场无效性——拥挤效应会将价格推离任何基本面价值。"
- 羊群效应放大
:当数百万投资者使用相同的AI工具时,他们会做出相似的投资决策,导致市场出现极端的单边行情 - 价格与基本面脱钩
:AI驱动的交易更多基于模式识别而非基本面分析,容易导致资产价格与内在价值的长期偏离 - 波动加剧
:AI交易的同质化会放大市场波动,导致"暴涨暴跌"成为常态
最终结论
"总体而言,AI很可能会让市场变得更无效,而不是更有效。但这种无效性是一种新型的无效性,它为那些能够理解和利用它的投资者创造了前所未有的Alpha机会。"
三、零和博弈下,高盛的护城河是什么?
投资本质上是零和博弈,不可能所有人都跑赢市场。在AI工具日益普及的今天,真正的信息优势来自三个方面:
1. 专有数据
"高盛过去37年一直在收集、清洗、建模和管理一个庞大的专有数据集。这本身不是优势,但它是一个别人无法复制的起点。"
37年积累的金融市场历史数据 高盛全球业务产生的交易数据和市场洞察 经过专业标注的金融文本数据集
2. 技术基础设施
能够支撑大规模模型训练和推理的超算平台 专门为金融投资优化的AI模型架构 低延迟的交易执行系统
3. 经验与市场语境
"最强大的模型也需要有人提出正确的问题。在零和博弈中,只有问对问题,才能从底层模型中提取到真正有价值的信息优势。"
这是Osman Ali反复强调的一点。他认为,很多人高估了AI的能力,低估了人类经验的价值。AI只是一个工具,它的输出质量完全取决于输入的问题和人类对结果的解读。
四、自主投资机器的未来:威胁还是机会?
针对市场上关于"完全自主投资机器"的热议,Osman Ali给出了非常冷静和理性的分析:
"只要市场还在反映所有人的观点,就一定存在效率缺口。自主投资机器的普及不会让市场变得完美,反而会创造新的错误定价。"
高盛目前正在投入大量资源研究"投资者心理画像",试图理解不同类型投资者(机构、散户、被动、主动)的决策逻辑和行为模式。特别是:
散户投资者使用哪些AI工具进行决策 这些工具如何影响他们的交易行为 AI驱动的羊群效应如何在市场中传播
"未来最大的Alpha来源将是'拥挤交易的反向交易'。当你能够预测AI驱动的资金流向时,你就可以在它们涌入之前买入,在它们退出之前卖出。"
五、高盛的AI应用四大原则
最后,Osman Ali分享了高盛在AI应用方面的核心原则,这也是所有量化机构都应该遵循的准则:
- AI做预测,人类做决策
:AI负责处理海量数据和生成预测信号,但最终的投资决策和风险控制仍然由人类负责 - 小模型优先
:高盛更多使用经过微调的小型专用模型,而不是通用大模型,因为它们更快、更便宜、更适合特定任务 - 经济理性优先
:所有AI模型都必须有清晰的经济逻辑支撑,纯粹的统计相关性没有长期价值 - 持续迭代
:市场在不断变化,AI模型也必须持续迭代和优化,没有一劳永逸的解决方案
写在最后
AI正在彻底改变金融市场的游戏规则。那些认为AI会让市场变得完美、Alpha会消失的观点,不仅是错误的,更是危险的。
真正的机会永远属于那些能够看透技术本质、理解市场运行逻辑的人。在AI时代,最大的风险不是被AI取代,而是用过去的经验来指导现在的交易。
夜雨聆风