Nghiên cứu mới của Harvard cho thấy AI có thể thay thế hầu hết các nhà quản lý quỹ tương hỗ

Thuật toán trong văn phòng góc: AI đang tư duy tốt hơn các nhà quản lý quỹ con người

Trong nhiều thập kỷ, ngành quỹ tương hỗ đã đưa ra một lời hứa hấp dẫn: đưa tiền của bạn cho một nhà phân tích xuất sắc, một người đã dành 20 năm để đọc bảng cân đối kế toán, tham gia các cuộc gọi thu nhập và phát triển cảm giác gần như trực quan về động lực thị trường - và họ sẽ hoạt động tốt hơn thị trường. Lời hứa đó luôn mong manh. Giờ đây, một nghiên cứu mang tính bước ngoặt của Trường Kinh doanh Harvard đang đe dọa phá hủy hoàn toàn nó. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán 71% giao dịch quỹ tương hỗ với độ chính xác vượt trội, đặt ra một câu hỏi có vẻ vô lý cách đây 5 năm: nếu một cỗ máy có thể đoán trước những gì người quản lý quỹ sẽ làm trước khi họ làm điều đó, thì chính xác thì các nhà đầu tư đang trả tiền cho cái gì?

Những tác động lan tỏa vượt xa Phố Wall. Đây là câu chuyện về điều gì sẽ xảy ra khi nhận dạng mẫu - kỹ năng nhận thức cốt lõi của bất kỳ chuyên gia nào - trở thành một mặt hàng. Và đó là câu chuyện mà mọi nhà lãnh đạo doanh nghiệp, không chỉ các chuyên gia tài chính, cần phải hiểu ngay lúc này.

Nghiên cứu của Harvard thực sự tìm thấy gì

Nghiên cứu của Harvard đã đào tạo các mô hình học máy dựa trên dữ liệu giao dịch lịch sử, tiết lộ quỹ và tín hiệu thị trường trong nhiều năm. Các mô hình này không chỉ đơn giản là xác định các xu hướng chung của ngành; họ đang dự đoán các quyết định cụ thể về danh mục đầu tư của từng nhà quản lý quỹ - họ sẽ mua cổ phiếu nào, cắt giảm cổ phiếu nào và khi nào. Tỷ lệ dự đoán chính xác 71% trong một lĩnh vực phức tạp và ồn ào như quản lý danh mục đầu tư tích cực là điều phi thường. Đối với bối cảnh, một mô hình dự đoán việc lật đồng xu sẽ đúng 50% chỉ nhờ cơ hội.

Điều khiến phát hiện này trở nên đặc biệt rõ ràng là nó phơi bày cơ chế cơ bản của những gì nhiều nhà quản lý quỹ được trả lương cao nhất thực sự làm. Thay vì triển khai những hiểu biết sâu sắc thực sự mới lạ, một phần đáng kể của hoạt động quản lý tích cực dường như là hành vi theo khuôn mẫu - phản ứng với những bất ngờ giống nhau về thu nhập, cùng các tín hiệu động lượng, cùng các chỉ số vĩ mô theo những cách có thể dự đoán được. AI không cần hiểu tại sao người quản lý lại thực hiện giao dịch. Nó chỉ đơn giản là học cách nhận ra những điều kiện mà chúng đã thực hiện một cách đáng tin cậy.

Điều này phù hợp với nghiên cứu trước đó. Báo cáo về Chỉ số Dow Jones của S&P năm 2022 cho thấy trong khoảng thời gian 20 năm, hơn 94% các nhà quản lý quỹ vốn hóa lớn đang hoạt động của Hoa Kỳ hoạt động kém hơn chỉ số chuẩn của họ. Những phát hiện của Harvard bổ sung thêm một lớp mới: nhiều nhà quản lý tích cực không chỉ thất bại trong việc đánh bại thị trường mà các quyết định của họ có thể đủ máy móc để một thuật toán mô phỏng - với chi phí thấp.

Tại sao khả năng dự đoán 71% là vấn đề kinh doanh, không chỉ là vấn đề tài chính

Các chuyên gia tài chính có thể coi đây là một cuộc khủng hoảng đặc thù của ngành. Họ sẽ sai. Nghiên cứu của Harvard là một điểm dữ liệu có mô hình lớn hơn nhiều: các hệ thống AI ngày càng có khả năng tái tạo phán đoán của chuyên gia trong bất kỳ lĩnh vực nào mà các quyết định tuân theo các quy tắc có thể học được, ngay cả khi các quy tắc đó không được viết rõ ràng ở bất kỳ đâu.

Hãy xem xét điểm chung của quản lý quỹ tích cực và quản lý kinh doanh truyền thống. Cả hai đều liên quan đến việc thu thập thông tin, xác định các mẫu, áp dụng phương pháp phỏng đoán được hình thành từ kinh nghiệm và đưa ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Nếu AI có thể mô hình hóa quy trình ra quyết định của người quản lý quỹ với độ chính xác 71%, thì nó có thể mô hình hóa một phần đáng kể các quyết định được đưa ra bởi các nhà quản lý hoạt động, giám đốc nhân sự, lãnh đạo bán hàng và nhà phân tích kinh doanh – những người có chuyên môn cũng dựa trên việc nhận biết và phản hồi các mẫu.

“Mối đe dọa đối với những người lao động tri thức không phải là AI sẽ thay thế hoàn toàn khả năng phán đoán của con người - mà là AI sẽ thay thế những phần phán đoán của con người mà thực tế chỉ là khớp với khuôn mẫu. Và hóa ra đó là một phần lớn đáng ngạc nhiên.”

Điều này không có nghĩa là chuyên môn của con người trở nên vô giá trị. Nó có nghĩa là bản chất của chuyên môn có giá trị đang thay đổi. Những nhà quản lý quỹ sẽ tồn tại và phát triển là những người làm được điều mà AI không thể dễ dàng thực hiện được.

Related Posts

• Doanh Nhân Có Thể Tiết Kiệm Hàng Giờ Mỗi Tuần Với Gói Nâng Cấp Chỉ $13
• Trợ Lý AI Này Chạy Hoàn Toàn Trên Máy Tính Của Bạn Mà Không Mất Phí Hàng Tháng
• Anh ấy là Nhà sản xuất chính người da đen duy nhất trên sân khấu Broadway - và các buổi biểu diễn của anh ấy đã thu về hơn 100 triệu đô la. Đây là bí quyết thành công của anh ấy.
• Vì Sao Các Thương Hiệu Vẫn Chạy Quảng Cáo Đang Thua Những Thương Hiệu Biết Kể Chuyện

and ending with but no markdown. Include the question tags (h3 and h4) and text in h2 and h3.

Frequently Asked Questions

Question 1

Question: Trong văn phòng góc, AI có thể giúp người quản lý quỹ tương hỗ trong việc tư duy tốt hơn?

Answer: Yes, AI giúp người quản lý quỹ tương hỗ tư duy tốt hơn thông qua việc phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định liên quan đến các mục tiêu của tổ chức.

Question 2

Question: Lợi ích nào của việc sử dụng AI trong việc hỗ trợ người quản lý quỹ tương hỗ?

Answer: AI có thể giúp quản lý nguồn lực hiệu quả, tăng tính linh hoạt của tổ chức, và đảm bảo rằng các khoản phát sinh được quản lý đúng cách.

Question 3

Question: Đánh giá về vai trò của AI trong việc hỗ trợ người quản lý quỹ tương hỗ?

Answer: AI được đánh giá cao trong việc hỗ trợ người quản lý quỹ tương hỗ, đặc biệt là trong việc dự đoán và phân tích dữ liệu.

Question 4

Question: Sự khác biệt nổi bật giữa AI và quỹ tương hỗ hiện đại?

Answer: AI có thể dự đoán hành động của thị trường trong thời gian dài, trong khi quỹ tương hỗ hiện đại là dựa trên các yếu tố cụ thể và thời gian ngắn.

[h2] [h3] [p] [p] [h3] [p] [p] [h2] [h3] [p] [p] [h3] [p] [p] [h2] [h3] [p] [p] [h3] [p] [p] [h2] [h3] [p] [p] [h3] [p] [p] Wait, in the output, there are some extra tags, like

and

, but I need to make sure the HTML is only the HTML block, with no markdown. Also, the output must include the question tags