北京
David Wright是Pictet资产管理公司的量化投资主管。在ETF.com的近期访谈中，他向高级ETF分析师Sumit Roy介绍了公司新推出的Pictet AI增强美股ETF（PQUS）——一只用AI驱动、试图融合被动投资与主动投资优势的ETF产品。
传统的量化策略通常建立在一小批因子上，比如动量、价值、质量。PQUS的做法完全不同：它用一个机器学习模型，对标普500中的每只股票提取数百个特征进行训练，生成覆盖整个指数的短期回报预测。在此基础上构建一个对基准保持敏感、同时做了风险管理的组合，目的是捕捉市场中数千个小规模定价异常——Wright认为，这些异常是人类投资者和常规量化模型都难以识别的。
访谈中，Wright回应了几个投资者最关心的问题。首先是AI ETF如何应对指数集中度和“科技七巨头”（Magnificent Seven）的影响；其次是模型如何适应新纳入指数的IPO公司；再次是当美股大盘持续走高时，增强型指数策略还有没有必要。
他的判断是：当前市场估值处于高位，风险溢价被压缩，这两点都指向更低的预期回报。在这样的环境里，持续地积累哪怕温和的超额收益（alpha），其重要性可能超过以往任何时候。
换句话说，PQUS卖的不是“AI魔法”，而是一个更细颗粒度的选股流程。传统量化看几个因子，它看几百个特征；传统模型看大盘趋势，它试图捕捉被忽视的小幅定价偏差。这种思路能否在真实市场里跑出超额收益，仍需时间验证，但方向值得留意。
对普通投资者而言，这只产品的意义不只是“又一只AI ETF”。它代表增强指数策略在工具层面的又一次演进：用机器学习替代人工因子挖掘，把选股维度从十几个扩展到几百个。至于这是否足以应对高估值市场环境，Wright在访谈中给出的答案倾向于积极——但也强调，这是一个持续复利的过程，而非短期爆发。
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