先锋集团(Vanguard Group)以其老派的投资理念和不愿追逐加密等新技术而闻名，该公司一直在悄悄地将机器学习应用于几只活跃的股票基金，这些基金总共管理着130亿美元的资金。

大约一年前，就在ChatGPT热潮席卷全球市场之际，这家全球第二大资产管理公司在四只所谓的基于因素的基金中加入了人工智能。赌注是:新的语言和数据分析能力将有助于系统战略适应不断变化的经济和市场条件。

Vanguard基于因素的策略主管斯科特•罗德默(Scott Rodemer)表示:“我们在这里想要做的是代表我们所相信的过程，这是一个从根本上驱动的量化过程。”“有这么多可能影响股票的因素，它很自然地适合机器学习过程。”

现在还处于早期阶段，传统模式并没有消失。但最初的迹象对这家由杰克·博格尔创立的巨头来说是令人鼓舞的。

彭博汇编的数据显示，规模为78亿美元的先锋战略股票基金(Vanguard Strategic Equity Fund)在2023年击败了基准指数和大多数同行，规模为15亿美元的先锋战略小盘股基金(Vanguard Strategic Small-Cap Equity Fund)也是如此。规模4.91亿美元的先锋市场中性基金(Vanguard Market Neutral Fund)回报率为12%，也跑赢了同类产品。在第四只基金中，Vanguard的量化股权集团(Quantitative Equity Group)是参与该策略的多个团队之一。

与硅谷或一些更前沿的对冲基金相比，先锋只是在人工智能领域尝试了一下。但对于一家以专注于简单指数投资而闻名的公司，以及最近在美国拒绝比特币现货etf的公司来说，这是一个强有力的信号，表明这项技术在华尔街和普通民众身上都有潜力。

这四种策略结合了来自机器学习的交易见解，同时保留了要素投资的核心方法。后者涉及根据历史上显示的预测表现优异的特征来挑选股票，比如低估值倍数或加速利润增长。

这些模型使用相同的输入，但加入了一系列新的经济和市场变量。通过一种被称为神经网络的架构——也用于图像识别和聊天机器人等常见的人工智能应用程序——它可以做出更细微的股票预测，或者是这样的宣传。

这个想法是，机器更擅长找出一系列变量之间的非线性关系。例如，它可能会推断，在利率超过一个关键水平或经济增长放缓超过某个点之前，企业资产负债表的实力并不重要。

虽然传统的因子量化分析师长期以来一直对押注时机持怀疑态度，但他们已经经历了惨痛的教训，知道市场对他们不利的时间会持续多久。先锋市场中性基金(Vanguard Market Neutral Fund)在截至2020年的两年里损失了20%，当时昂贵的科技股在市场上占据主导地位，部分原因是低利率和疫情。

在Vanguard的量化分析师看来，过去一年显示出更多关注市场环境的价值。例如，在2023年的地区银行业危机期间，人工智能帮助阻止了投资组合一头扎进看起来便宜的股票。

"我们都可以对自己说，'这些股票现在便宜有很多原因，宏观环境肯定是其中之一，'" Rodemer说。“如果你从机器学习的角度来看，其中一些股票实际上相当昂贵。如果你把这两种观点融合在一起，它就变得中性了。”

先锋集团于2018年开始试验人工智能，从文本处理开始，然后研究如何在其量化策略中使用人工智能。首席执行官蒂姆·巴克利在去年的一次会议上表示，生成式人工智能(以ChatGPT为代表的分支)将彻底改变资产管理。

这家总部位于宾夕法尼亚州马尔文的公司并不是唯一一家将人工智能应用于要素策略的公司。Research Affiliates的联合创始人Jason Hsu的瑞联全球顾问公司(Rayliant Global Advisors)管理着大约190亿美元的资产，该公司从使用少数几个因素到使用人工智能分析约200个交易信号。AQR资本管理公司(AQR Capital Management)机器学习主管布莱恩•凯利(Bryan Kelly)撰写了大量关于如何将该技术融入传统量化交易的研究。

在Vanguard，采用人工智能的关键是理解它做出的最终决定——这是机器学习领域的一个长期挑战。该团队必须建立一个模型来解释其输出，然后高管们才能放心地开始使用这项技术。

“你最担心的是曲线拟合和数据挖掘，”QEG负责人约翰·阿梅里克斯(John Ameriks)说。“因此，我们要确保找到的东西不仅能在背部测试中产生有吸引力的结果，而且我们对它也有很好的直观理解，这是我们的首要任务。”