金融学教授用AI打理2亿美元，年化收益跑赢大盘

一位金融学教授用AI agents管理着2亿美元，他告诉了所有人原因：「大语言模型在每个领域都达到了四年级博士生的水平」。

Alejandro Lopez-Lira的AI基金Autopilot去年回报率达56%，标普500只有16%。一共有5.2万人在这个基金里投了钱，其中大多数人只是看着机器运作。

他自动化的，就是全球所有基金都在运行的同一个六步循环：找思路，写代码，回测，部署，复盘，从错误中学习。Two Sigma的一名宽客每个月跑一次这个循环，光人力成本每个假设就要大约5万美元。

现在这个循环的所有步骤都能放进AI交易文本框。输入直白英文，输出可执行策略，12秒完成五年回测，输入语句后90秒就能在经纪商端实盘运行。他用AI管理着2亿美元。你点两下就能运行同样的AI基金，免费试用：

这个循环的第六步是所有人卡壳的地方。你的AI agent没有记忆。它淘汰的每个策略都会放进没人看的日志里，下一个策略从零开始。没人保存负面结果。Citadel不存，Man Group不存，GitHub上也没有一个代码库存。

修复这个问题后，agent就能记住它淘汰过的每一个假设，以及那个假设失效的市场环境。它就不会再在你过去犯过的错误上浪费周期了。

Jane Street雇了3500人来跑这个循环，靠这个赚了396亿美元。现在六分之五的流程都能免费实现。

收藏本文，去下方文章阅读这个循环的完整图谱。大多数人还觉得AI交易对他们来说遥不可及——其实不是。不想花一分钱测试这个？Kalshi刚刚开放了一个永续合约交易所，还给美国用户提供25美元启动金→