从人主导到机器主导

长期以来，AQR一直坚持“人主导、规则驱动”的传统量化风格。他们依靠人类研究员设计规则模型，基于可解释的市场逻辑进行资产配置，这与Two Sigma等“机器主导派”明显不同。

其实早在2018年，AQR就已尝试引入机器学习，但真正大规模应用是在最近。如今，它们不仅在股票资产之外也使用这套系统，还进一步让机器学习算法动态调整因子权重，甚至直接根据数据发现市场规律并下注，哪怕暂时还解释不清这些规律背后的原理。

不过，AQR表示，大多数情况下他们还是能找到这些交易背后的经济逻辑。

回报变好了，但AI模型也有“解释风险”

Asness指出，虽然这种转变提高了回报率，但模型越强，解释难度也越大。尤其在在表现不佳的时期，当投资者感到恐慌时，很难清楚解释到底哪里出了问题。

AQR曾在2018到2020年经历量化寒冬，多种核心因子表现不佳，导致资产规模从高峰期的2260亿美元，一度缩水到2023年的980亿美元。不过，随着策略回暖，AQR的表现明显改善。

Asness开玩笑说：“现在最激励我的是，要向那些质疑我们的人复仇。我要证明我们不仅是对的，而且能做得更好。”

媒体援引知情人士称，截至今年5月底，AQR旗下两大旗舰产品——多策略基金Apex和股票策略Delphi的年化净收益分别达到了19%和14.6%。

Asness表示：“这段时间业绩表现很好，说服投资人也容易了。要是遇到表现差的时候，可能会更难向投资者解释，但我们相信这个方向是值得的。”

除了谈机器交易，Asness还批评了另一类火热的另类投资——私募股权。

他表示，这个行业通常是故意地误导了像养老金这类大型机构投资者，用“高回报、低波动”的美好故事包装他们的产品，更糟糕的是，现在连普通散户也开始往自己的投资组合里加私募了。

他指出，私募股权资产流动性差、估值又不透明，这就让私募机构有空间去虚假宣传，说自己的回报比公开市场更稳定。

他说：“现在这圈子里鬼话连篇。不用频繁公布净值……这反而成了他们的一个卖点，但你得为这个特性付钱，于是价格被抬高了，回报反而更低。”

Asness指出，这种不透明正好满足了一些投资者的心理需求，他们不愿意在公开市场下跌时眼睁睁看着自己投资组合缩水。但这并不意味着私募股权真的做到了高回报、低风险。

眼下，私募公司很难把手里的资产脱手，机构投资者和捐赠基金也变得越来越不愿意继续投钱，于是这些公司就开始把目光转向普通散户。

不过，Asness指出，那些吸引散户资金的所谓“永续基金”（evergreen funds），因为流动性更高、估值更新更频繁，很可能会打破私募曾经塑造的“低风险幻觉”。

他还说，所谓‘让人人都能参与高端投资’，往往意味着散户拿到的交易条件，比机构投资者本来就已经很差的条件还要更差。