AI交易趨同風險浮現，華爾街警惕擁擠效應
N.R. Finch
多項研究發現，機構大規模採用相似AI模型正推高投資組合趨同度，有效交易信號的超額收益半衰期已從五至七年縮短至約18個月——這意味著AI帶來的優勢正在自我消解。
所有人都用AI揀股，會發生甚麼？
紐約大學研究人員分析近百萬條機構持倉數據，發現AI使用程度越高的機構，投資組合彼此越相似。
這意味著→ 大家用相似的模型讀相似的數據，最終押注同一批股票——「優勢」變成了「共識」。
論文將這一現象命名為「AI驅動的阿爾法衰減」：一個能賺錢的信號，半衰期從五至七年壓縮到約18個月。
點解AI越多，賺錢信號消失越快？
研究者的核心邏輯：每多一個AI參與者加入，就在加速縮短每一個可利用模式的壽命。
簡單來說＝ 就好似一條只有少數人知道的捷徑，一旦所有導航軟件都推薦它，捷徑就變成塞車路段。
論文強調：集體結果在性質上不同於個體收益的簡單加總——個體層面的優勢匯總後，反而製造了系統性風險。
AI交易系統仲可以被「呃」？
列支敦士登大學團隊搭建了10個基於大語言模型的交易系統，14個月內均錄得正收益。
但研究人員對金融新聞標題做細微篡改（將字母換成外形相近的字符、嵌入隱藏文本），所有模型全部被騙。
最極端情形下，針對單隻股票單日的操控，導致模型整體回報下降約18個百分點。
這反映出 AI系統在信息輸入端的脆弱性：一個錯誤決策可能傳導至後續多天的交易鏈條。
呢啲研究靠唔靠得住？有咩局限？
研究者自己都承認：多數結論依賴模擬實驗、受控場景或有限數據集，尚無法證明AI必然導致市場更脆弱。
科技股擁擠交易在AI興起之前早已存在，而且迄今未引發系統性危機。
但這批文獻指向一個共同判斷：同一技術在提升信息處理能力的同時，也可能令擁擠交易、錯誤信息和過度自信更容易在市場中擴散。
對投資者意味著甚麼？
對主動管理基金而言，今日的制勝策略可能比以往更快變成明日的擁擠交易。
這意味著→ 「用AI搵到的alpha」本身有保質期，而且保質期在縮短——持續優勢需要的不只是更好的模型，還有差異化的數據和策略。
AI帶來的不是「邊個用邊個贏」的單向優勢，而是一場軍備競賽與趨同風險並存的新格局。
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