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美国东部时间 2026 年 7 月 13 日凌晨 4:17

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摩根大通表示，它已经设计了一种人工智能代理来评估市场和经济数据，并利用它来超越标准的 60/40 投资模型，同时降低启动风险。

MarketWatch 花了一天的大部分时间来重新创建它。好消息：即使无法获取昂贵的数据源或昂贵的模型，您也可以让人工智能告诉您当前的宏观经济状况。

坏消息：这在很大程度上是一门艺术，而不是一门科学。人工智能聊天机器人并不完全同意彼此的观点，事实上，当你问的次数越多，有时它们甚至会不一致。

首先，描述托马斯·萨洛佩克（Thomas Salopek）领导的摩根大通策略师的实际行动。

他们有数据显示不同资产类别在不同市场体系中的表现，因此他们想了解人工智能代理在识别当前宏观体系方面的表现如何。

而且，他们做到了。策略师表示：“人工智能代理可以设置一个流程，使其能够在不确定的情况下做出决策，从而产生优于合理基准的表现。”

摩根大通煞费苦心地测试该模型，使其仅使用当天可用的信息。

他们指出：“如果我们问 LLM 模型‘截至 2020 年 3 月，它是什么制度？’它不需要从数据中推理，它已经阅读了数千篇有关新冠疫情崩溃的文章。”

因此，策略师然后要求模型接收数据，并说出它们符合以下四个类别之一的可能性：

*“金发姑娘”——增长高于趋势，通胀低于目标，政策支持/中性；风险资产受益，久期中性。

*“通货再膨胀”——经济增长加速且通胀上升，政策紧缩落后于曲线；周期性/信贷受益，长期政府遭受损失。

*“滞胀”——增长疲软/下降，而通胀高位/粘性，政策受限；防御性政府和实物资产受到青睐，股票/信贷滞后。

*“Risk_Off”——增长急剧放缓或金融压力占主导地位（信贷利差扩大、股票缩水、波动率飙升）；长期政府（美国/日元）是避风港，高收益债券和新兴市场面临压力。

他们通过最近的两个 Anthropic 模型和两个 OpenAI 模型运行后发现，它们都产生相似但不相同的结果。

* 2001-2003 年主要是避险和滞胀，反映了互联网泡沫的消退。

* 2004-2007 年主要是金发姑娘和通货再膨胀。想一想，格林斯潘时代的后期。

* 2008-2009 年，随着全球金融危机的袭来，出现了共同的避险障碍。

* 2010 年代大多是金发姑娘，并且各型号之间的一致性最高

* 2020 年将出现明显的避险高峰，随后是金发姑娘、通货再膨胀，最后是滞胀

* 2026 年从金发姑娘开始，然后过渡到通货再膨胀。

然后他们对其进行了测试，为每个政权使用固定的投资策略。

平均回报率超过 60/40。

摩根大通策略师确实怀疑人工智能聊天机器人是否作弊。策略师们表示：“尽管数据是滞后的，并且提示是匿名的，但 LLM 模型仍然接受截止点之后的数据训练，并且可能隐含地回忆起可识别的历史事件（例如 2008 年、新冠疫情等）的结果。”

那么，MarketWatch 能否重现摩根大通的做法呢？请记住，这位记者的数据和人工智能预算恰好为零。 Gemini 有企业访问权限，这很有帮助。

第一个挑战是获取所有经济和金融市场数据。借助圣路易斯联储出色的 FRED 工具，可以很容易地以自动化方式获取经济数据。 （一个不幸的缺点是，FRED 不再包含供应管理协会的制造业指数，因此这里用费城联储制造业指数代替。）

在市场方面，它变得更具挑战性，但交易所交易基金被用来创建摩根大通的利率/外汇/商品/风险面板：iShares 7-10年期国债ETF、iShares 1-3年期国债ETF、Invesco DB美元指数看涨基金、Invesco DB商品指数跟踪基金、Cboe波动率指数、iShares iBoxx $ High收益公司债券 ETF 和 iShares iBoxx 美元投资级公司债券 ETF。

MarketWatch 发现，最好先检索数据，然后按照摩根大通的指令将其输入到所选的人工智能工具中。 Python 脚本可根据要求提供。 （您可以创建一个完整的 Python 脚本来获取数据并对其进行评估，但如果您的成本低廉，您可能无法获得最好的模型。）

从广义上讲，人工智能模型似乎同意这一点。

ChatGPT 的信心评估值为 73%，表示下个月出现通货再膨胀的可能性为 43%，出现金发姑娘的可能性为 31%。克劳德的信心为 70%，他表示出现通货再膨胀的可能性为 60%，但将滞胀列为第二可能性，为 19%。

在 MarketWatch 的测试中，Grok 和 Gemini 也赞成通货再膨胀。

摩根大通在六月底进行的模型测试也发现所有模型都支持通货再膨胀。

摩根大通策略师煞费苦心地表示，投资者不应盲目遵循人工智能的建议。在这里，人工智能似乎在说，你的大部分资金应该投资股票，但对于多少投入政府债券和多少企业信贷存在一些争论。