近日，推出第一只人工智能ETF——AIEQ的Equbot公司正计划推出非美国版本的AI Powered International Equity ETF(AIIQ)。其计划书称，该基金以发达市场为目标，与其前身AIEQ一样，将通过IBM的Watson超级计算机使用自然语言处理功能。

3月来，AIEQ的业绩渐入佳境，逐渐跑赢标普500等指数。对此，业内人士表示，AI模型本身是个黑匣子，只能给出结果，无法解释原因。虽然目前在投资领域应用的有效性在一定程度上得到验证，但大规模应用尚需时日。

黑匣子本质难解释

第一只人工智能ETF——AIEQ在业内博足眼球，运行期间甚至有观点认为“AI未来将取代基金经理”。不过，AIEQ的业绩如过山车般一波三折。AIEQ在上市几个交易日业绩领先各大指数，随后开始大幅跑输标普500和纳斯达克指数，尤其是在去年11月，在标普500指数上涨的背景下，AIEQ出现了3%以上的跌幅，后来情况也不容乐观。但是今年3月以来，AIEQ表现渐入佳境。一位业内人士猜测，有可能是因AIEQ在经历较多市场波动并收集更多数据后，产生了更大的样本，为其决策奠定了基础。随着时间积累，AI的优势开始展露。

对此，部分业内人士给出不同意见。因诺资产创始人兼投资总监徐书楠表示，对于人工智能类模型，很难对其结果进行直观解释。AI模型本身是个黑匣子，只能给出结果，无法解释原因。就目前AIEQ的业绩表现来判断其有效性，时间尚短，统计规律并不显著。

中国量化投资俱乐部理事长、珠海南山领盛投资经理刘治平也表示，近期AIEQ超越标普500指数的表现，并不能说明AIEQ是随时间积累掌握足够多数据信息后，对信息处理能力变强、选股能力提升，才致使其具有此表现。从AI本身所存在的“黑箱问题”来看，除了AIEQ的设计者，其他人无法从内、外来透析其做出决定的原因，就使得对其所做出的结果缺乏修正理由，无法辨错。

“无套路”事件难预测

至于AI在应对“灰犀牛”、“黑天鹅”等事件时是否能做出适当反应，徐书楠表示，目前来看，让AI对某些突发事件做预测和反应不太可能。以目前大红大紫的深度学习模型为例，其基础就在于大数据训练，而“黑天鹅”事件通常是一次性的，不具有统计显著性，因此很难对此有所反应。但量化投资，尤其是AI模型，在选股方面具有充分分散的特点，可以很好应对“黑天鹅”事件的冲击。

除此之外，徐书楠指出，AI模型和其它模型一样面临资金容量有限的问题。虽然目前AI模型在投资领域有不少应用，但因其黑匣子的特性，将严格限制其比例。

展望未来发展，刘治平指出，要更理性客观对待AI的作用，不要过分夸大其影响。在金融投资领域，真正的AI不应该是简单等同于深度学习、神经网络等复杂非线性算法。徐书楠也表示，AI是未来量化投资的重要方向，但在投资领域大规模应用尚需时日。