随着 AI 技术在金融领域的渗透，AI 投资工具正成为资产配置中的热门选择。在近日举办的金鼎杯买方投顾资产配置大赛6月榜解析直播中，主持人公众号“丰慧自留地”主理人、“金鼎杯”买方投顾资产配置大赛导师丰丰，特邀嘉宾知名财经博主、公众号EarlETF主理人张翼轸，嘉实财富基金投顾部负责人、“金鼎杯”买方投顾资产配置大赛行业专家周凤等业内专家与6月榜优胜参赛者围绕 AI 工具的实战效果、潜在风险及应用边界展开了激烈讨论，为投资者呈现了一场关于技术与投资本质的深度思辨。

参赛者实战：AI 工具的 "动量策略" 尝鲜

大赛优胜参赛者 "特朗不靠谱" 分享了其借助 AI 工具构建组合的实战经验。他表示，6 月投资中主要通过 AI 大模型筛选近一个月收益率靠前的基金，并结合国家政策、地缘政治等提示词获取推荐标的，最终通过自主调整配比获得了第四名的成绩。这种策略聚焦短期趋势与热点，例如针对创新药、医疗科技等赛道的布局，恰好契合了 6 月市场主线，展现了 AI 工具捕捉 "信息动量" 的优势。

该参赛者透露，其 7 月策略仍将延续这一思路，计划通过 DeepSeek 等大模型汇总新能源、油气等领域信息，再结合自身判断进行组合调整。这种 "AI 初选 + 人工复核" 的模式，成为普通投资者利用技术工具的典型路径。

专家警示：AI 工具的 "有效性边界"

对于 AI 工具的实战价值，权威学者及专业机构人士提出了冷静思考。特邀嘉宾知名财经博主、公众号EarlETF主理人张翼轸指出，当前参赛者使用的 AI 策略本质是 "信息动量" 逻辑 —— 大模型通过抓取近期热门文本信息生成推荐，本质上是对市场情绪的即时反馈。这种策略在趋势延续的行情中（如 6 月延续 4-5 月主线）效果显著，但在市场风格切换时可能失效。

"我们曾测试过主流AI工具，发现其给出的基金推荐常存在 ' 看似正确却偏离实际 ' 的问题。" 嘉实财富基金投顾部负责人、“金鼎杯”买方投顾资产配置大赛行业专家周凤补充道，AI 对基金管理质量、风格稳定性等深层要素的判断仍有欠缺，仅能作为参考而非决策依据。她强调，机构投顾更依赖完整的方法论体系，例如通过五维指标（进攻能力、防御能力等）筛选基金，而非单一依赖技术工具。

张翼轸进一步分析，当前投资者常用的 AI 大模型（如 DeepSeek、密塔等）以处理非结构化文本为主，而金融市场核心的量价数据、因子模型等结构化信息，仍需专业量化工具处理。他指出："公募基金行业使用神经网络训练量价因子已有多年，真正的 AI 赋能应是结构化与非结构化数据的融合，而非单纯依赖文本生成工具。"

争议焦点：工具理性与投资本质的平衡

讨论中，专家们普遍认为 AI 工具的应用需把握 "度" 的平衡。周凤提出，普通投资者可借助 AI 拓宽信息边界，但需警惕 "技术依赖症"—— 投资决策不仅需要数据支撑，更需结合风险承受能力、长期目标等个性化要素。她以机构实践为例："我们更关注组合给客户带来的 ' 收益获得感 '，这需要账户配置理论、回撤控制体系等底层支撑，而非单纯追逐 AI 推荐的热点。"

张翼轸则从策略兼容性角度给出建议："动量策略在牛市中高效，但需与价值因子、反转因子结合。例如红利资产与小微盘量化基金的组合，既能通过 AI 量价因子捕捉趋势，又能以价值逻辑对冲波动，这或许是 AI 工具更可持续的应用场景。"

对于普通投资者，专家们的普遍共识是：AI 工具是提升效率的 "矛"，而风险控制体系是守住本金的 "盾"。正如 "特朗不靠谱" 在实战中体会到的，大赛对分散投资、最大回撤的硬性要求（如单一行业仓位不超过 30%），恰是对 AI 工具局限性的有效补充。在技术快速迭代的今天，投资的本质仍是对风险与收益的权衡 ——AI 或许能优化过程，但无法替代人对市场本质的理解与判断。

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