编者按

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你创业的成败得失，你奋斗的心路历程，你创富的生动故事，你发家的财富密码，你投资的独门秘笈，你理财的成功钥匙，你的财富观、义利观、“生意经”，你信奉的人生理念，你崇尚的企业文化，你传承的家训家风……你最刻骨铭心、最难以忘怀、最给人启迪、最值得分享的典型案例、经验教训、人生感悟……以深度、锐度取胜，以角度、温度见长，既有真情实感，又有真知灼见，既发自肺腑，又直抵人心……

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朱平

广发基金管理有限公司副总经理，硕士，经济师。

曾任上海荣臣集团市场部经理，广发证券有限责任公司投资银行部华南业务部副总经理，基金科汇基金经理，易方达基金管理有限公司投资部研究负责人，广发基金管理有限公司总经理助理。

最近看到一则段子：传说中世纪的欧洲如果要买卖房产又没有法律文件，就会找一个第三方见证。于是买卖成交后，双方就找到一个小孩，狠狠地揍他一顿，揍得很重以至于这个小孩终身难忘，这样这笔交易就算有见证人了。

这可能只是一则笑话，不过今年的行情估计会让许多基金经理像这个“被揍的男孩”一样终身难忘。过去的重仓股表现持续萎靡，从“小甜甜”磨成了“牛夫人”。而ChatGPT横空出世，成了万众瞩目的耀眼明星，甚至有人提出，现在不买人工智能，就像20年前不在深圳买房。

为什么在这个节点上的人工智能会突然爆发？实际上，过去人工智能更主流的赛道是做归纳的小模型，少有人做大模型。但做ChatGPT的OpenAI公司真把通用大模型做到了涌现的水平，就相当于有些中学生到高中阶段突然开窍，学习成绩突飞猛进。ChatGPT的成功，正是这个模型达到了涌现阶段。

人类文明的涌现与进化

什么是涌现？简单说法是一个复杂系统在微观主体进化的基础上，出现宏观性能和系统结构上的突变，当然还有物理学、哲学角度上更复杂的解释。ChatGPT的涌现，就是当参数越来越大，ChatGPT模型自动地从无序到有序，从简单到复杂，以至于可以自我生长、进化，达到整体大于部分之和的效果。

其实，人类自身的发展也是以涌现的方式展开的。当人类发现了火，进食熟食让人类的脑容量增加了三倍，也让人类大脑的神经元增加到1700亿个的量级。恰好这个数目也是ChatGPT出现涌现时的参数数量。数亿年后，也许正是因为有这个级别的神经元，人类才能发明了语言，具备了自我学习的能力并互相合作，这增加了人类获得信息的场景和数量。所以，可以说这是人类发展的第一次涌现。

第二个重要的发明是农业。因为农业让更多的人聚集在一起，形成民族、国家。当人的数量越多，就可以有更多人不用工作，专注于神学及科学的研究。这样过了数千年，工业革命终于出现，全球经济人口爆炸式增长，这是第二次涌现，是人类的聚集和研究的积累带来的生产力的巨大涌现。

现在ChatGPT的出现也许是第三次涌现。是信息革命后，知识和数据的聚集带来的，很有可能将来每个人都有自己的人工智能助手，这会大大提高人的能力，从而实现整体研究水平的极大提升，带来新的涌现，促成人类文明的进阶。

基金经理的成长与ChatGPT的训练，均需涌现

人类整体的进化体现出涌现，而个人的成长也很相似。比如所谓“一万小时定律”，就是说专业人才的成长必须经过约一万小时的专业训练，才能达到触类旁通的专家水平。同样，公募行业中的基金经理要经历怎样的训练才能实现涌现？

第一步，在招聘求职阶段，他们中的绝大部分都来自于最顶尖的名校。因为基金经理每天要输入各种基本面信息以及这些信息与股价长短期的映射关系。这需要基金经理拥有优秀的记忆力及对信息快速分类压缩和整理的能力，更需要基金经理在信息不充分的环境下深度思考并快速做出判断的能力。所以，选拔高考中最顶尖的学生，在基础天赋上更合适。

第二步，是大量研究信息的输入。公募基金经理的信息输入从早上晨会开始，还会有深度报告研究会、投研联席会、券商和上市公司路演、专家会议、公司调研、券商策略会、月度配置会等等。我的一位同事吐槽两个手机都不够用，因为晚上有三个线上会议同时开始，听一个，只能录一个，另一个会议的信息就没法同时获得了。从信息种类来说，有宏观经济信息、财务和经营信息、产业和技术发展趋势信息、企业竞争力信息、公司管理层信息、资金偏好信息和投资规律的信息等。

第三步是训练，首先是投资信息输入、研究员或基金经理再基于这些信息对未来股价进行预测，然后再以股票实际表现验证或打脸，最后形成或修改投资模型。这四个部分周而复始，持续一万小时左右。

同时，这些训练要至少满足三个要求：

一是投资理念稳定，不同投资理念对选股的标准是不同的，所以信息与投资预测的映射关系也是不同的，如果没有这种分类的数据整理，训练就是杂乱的。

二是基金经理的个性要诚实，如果基于非基本面的考量进行研究，输入的信息就会被污染，反馈也会扭曲，训练的结果很可能不可靠。

三是基金经理对自身进化的强烈要求，进取心和自律性更高的人，会进行更多的训练，并根据反馈修正自己对投资机会的预测模型，提升模型的超额收益。虽然最终模型原则上是简洁的，但实际预测过程与这些原则的应用并没有统一的规则，真正的预测模型可能连基金经理自己也不明白。因为先人一步的认知很多时候就是灵光一现的产物，这种灵光一现并不是可以预期的设计，正所谓投资是认知的变现。

第四步是涌现，即形成投资风格和能力圈。一般而言，人性的思维方式与股市的正确预测模型是不匹配的，比如人会分泌多巴胺，如果股票在上涨时，下单会让人即时产生将盈利的预期，从而分泌多巴胺使决策者产生快感。同理，当持仓一直下跌时，斩仓可以立即停止进一步的亏损，从而减少痛苦。所以，追涨杀跌是不变的人性，但训练出的决策模型往往是反人性的，像文章开头小孩一样经历终身难忘的痛苦很可能是训练成功的重要组成部分。之后，突然在某一天或某次成功的预测之后，涌现出现了，基金经理形成了对某种风格的投资机会显著高于市场大众的预测能力。这种能力主要体现在大盘的择时、行业的轮动或长期优势行业的选择、个股的选择、短期的交易这几个方面。只要有一个方面具备显著优势，那么这个基金经理就可能在行业当中立足。

有了这种能力，基金经理大概率可以在同样的信息输入下，做出更好、更多、更快的投资预测，以前不明白的股票涨跌，现在不仅明白，而且能大致预期什么时候会涨，涨多少。上市公司当期的财务数据与股价的涨跌并没有稳定的对应关系，投资人买入股票的依据要比财务数据复杂太多，这也是很多人不理解股价经常与基本面信息不匹配的原因，可能是市场已经对这个信息做了预期，或者投资者对预期已经有了预期。当然，更多的时候并不是这种预期嵌套，而是单一类型的短期基本面信息并不总是与股价短期变化有稳定的映射关系，只有多维度的信息源才能找到合适的映射关系。

新的市场条件下，谁能涌现？

股市的每个参与者都是一个碳基的人脑智能，只是每个参与者的资金量不同，也就是参与者的权重不同，股市最终的涨跌就是所有买卖的结果。基金经理的超额收益则是市场从无效到有效的差价。美国有位明星基金经理叫比尔·米勒，他曾经连续15年跑赢标普500指数，也积累了巨大的超额收益。但从2008年金融危机来临之前的2006年开始，上市公司的基础发生了重大变化，金融所处的环境从放松管制转变为加强监管，而以电脑为核心的信息革命也按下了暂停键，直到下一场以苹果手机等科技公司为核心的移动互联兴起才又重新开始。比尔·米勒主要以金融股和科技股为投资核心，让人意想不到的是，他积累了15年的超额收益，只过了3年就被全部抹平。

比尔·米勒总结了一个很有启发性的概念叫蜂群理论，就是说一群蜜蜂是可以认路的，但如果把每一只蜜蜂分开单独认路，没有一只蜜蜂可以完整地认识回蜂巢的路。基金经理也是一样的，每个基金经理的认知模型都是分域的，没有一个基金经理可以持续抓住主流的投资机会。在不同的时间段，会有不同认知和风格的基金经理对当时的投资机会实现更好的把握。这会吸引更多的资金申购及更多的投资者跟随，更多的资金又会让更多的投资品种实现更好的收益，从而涌现出显著的投资机会。所以，从股市的演化看，机会几乎都不是平均分布的，而是在时间和行业上以涌现的方式分布。

这对于基金经理并不算友好，所以明星基金经理往往会在大部分的时间被股民责骂，只在少数的高光时刻被景仰。另一方面基金经理的人脑毕竟是碳基的，成年后脑细胞是会每天死亡而减少的，这意味着基金经理经过千辛万苦训练出的预测模型会随时间推移而减损，新的数据输入也很难持续保持在最高水平，这使得要长时间保持超额收益的能力变得极其困难。所以，A股市场的基金经理表现出很强的代际替换现象，除了公转私的原因，最优秀的那部分也几乎十年就换一批。

美国传奇基金经理彼得·林奇，年化收益超过30%，任职回报比巴菲特还高，但在1990年他选择突然激流勇退。至于原因，他本人说要退休，工作太累，因为他每周要工作80小时以上，甚至一天就能买卖100只股票。进入90年代，以科技和消费为代表的大盘成长股开始成为美国股市的主流，市场风格发生重大转变。所以，我们猜，无论因为什么原因提前退休，彼得·林奇对自身投资认知的智慧都是被人低估的。

今年市场突然涌现人工智能的投资机会，对所有基金经理来说，面对的是全新的信息和机会。已有成熟模型的基金经理并没有天生获得超额收益的能力，他也必须要经过新的训练。但他的训练会受已有模型的影响。如果恰好有一个已训练过很长时间、大脑算力很强的新人，从逻辑上推理，可能涌现地更快。

从过去的历史看，市场每一次涌现新的机会，也总能成就一批新的明星基金经理。这次结果是什么，时间会给出答案。

责编：邵子怡 校对：张宇图编：周洋

审读：朱建华 监制：张晓光 签发：林艳兴

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