当前经济环境下的投资策略：借助 ChatGPT（OpenAI）的挑战

任务设定

我们向 ChatGPT 提出了一个挑战：为一名欧洲散户设计一套 10 年以上投资期限、可承受中高风险的定投方案（PAC），适用年份为 2023 年——彼时市场特征是利率上升、部分银行倒闭、全球通胀约 10%。同时，需要尽量控制交易成本，以免侵蚀长期收益。

AI 给出的资产配置

ChatGPT 最终给出由五类资产构成的组合：股票、债券、房地产基金、贵金属与加密货币。以下为每一资产类别的配置权重与选择理由。

• 股票：40%

  • 代码：CSPX
  • 名称：iShares Core S&P 500 UCITS ETF
  • 理由：覆盖美国大盘股，行业分布广泛，长期回报潜力高，并具一定抗通胀能力；管理费 0.07%。

• 债券：30%

  • 代码：AGGU
  • 名称：iShares Global Aggregate Bond UCITS ETF
  • 理由：囊括高评级的全球政府债、企业债与抵押债，提供稳定现金流与分散效果；管理费 0.10%。

• 房地产基金：10%

  • 代码：IWDP
  • 名称：iShares Developed Markets Property Yield UCITS ETF
  • 理由：布局发达国家房地产市场，以股息形式提供稳定收益，波动通常低于股市；管理费 0.59%。

• 贵金属：10%

  • 代码：SGBS
  • 名称：WisdomTree Physical Swiss Gold UCITS ETF
  • 理由：提供实物黄金敞口，作为通胀与市场动荡时期的保险；管理费 0.15%。

• 加密货币：10%

  • 代码：BTC
  • 名称：比特币
  • 理由：市值最大、最具代表性的加密资产，长期潜在回报高，但波动极大，需要较高风险承受力。

整体配置在五类资产之间取得平衡，兼顾长期回报与抗通胀，同时利用 UCITS ETF 控制成本、提升分散度。

与 MSCI World、All Weather 的对比

我们在 Wallible 平台上将该策略与 iShares MSCI World ETF 及 Ray Dalio 的 All Weather 定投组合进行历史回测比较。

可以看到，AI 组合在保持较低波动的情况下取得更高收益，相较全股票组合波动更低，但仍高于 All Weather 的稳健水平。

PAC ChatGPT 的历史表现

我们进一步模拟自 2010 年以来，每月投入 500 欧元并按月再平衡的定投结果。下图展示定投累计投入与资产价值的演变、关键风险与收益指标，以及各持仓的盈亏状况（其中现金来源为 REIT 股息，示例中未再投资）。

以下是房地产 ETF（Developed Markets Property）的分红记录：

组合期末的个股与资产类别配置如下：

投资组合的相关性矩阵也展示在下图：接近 0 表示资产之间基本无关联，接近 1 表示走势趋同，接近 -1 则表示反向相关。

结论

整体来看，PAC ChatGPT 方案以较温和的风险取得最高回报，但需牢记“历史表现不代表未来”。我们也会在未来探讨更多不同需求下的 AI 资产配置案例。

在做出投资决策前，投资者应充分评估自身风险承受力，并咨询专业理财顾问。