Jack Woodruff：AI 时代，选股仍需要人的研究

Jack Woodruff 介绍自己是多空股票基金 Candlestick Capital Management 的创始人及前首席投资官，也曾在 Citadel 旗下 Surveyor Capital 担任投资组合经理。Kepler 首席执行官 Vinoo Ganesh 以一个问题展开对话：五年后的基本面投资会是什么样？

Woodruff 表示，长期选股仍然需要拼合信息，并寻找与市场不同的观点。他预计，人们综合信息的方式和容易获得的基础研究水平将大幅变化，同时承认现在判断分析师和投资组合经理的角色会如何演变还为时过早。

Ganesh 问，一位出色的分析师是否可能覆盖 400 只股票。Woodruff 说，人的注意力仍是瓶颈：投资管理涉及决定如何分配有限的时间。覆盖的公司越多，每家公司可用的时间就越少，额外研究最终也会出现收益递减。

AI 可能帮助投资者覆盖更多公司，或更快准备基本背景。Woodruff 举了一个假设例子：过去需要六至八小时的准备工作可能在几分钟内完成。这可以腾出时间做专有研究、渠道调查和行业分析，但不保证人员需求会按比例减少。

竞争会改变这个计算。如果一个团队更快完成原有工作，另一个团队可能利用节省的时间寻找更多信息。Woodruff 预计分析师的工作会变化，因为企业最重视的内容可能不再是过去那些准备性任务。

被问及初级分析师未来可能停止做什么时，Woodruff 不认同认真投资的人将不再阅读申报文件或电话会议记录。摘要可以节省时间，但深入研究一家公司的人员仍需要吸收信息。他预计，一些大规模数据处理会更容易交给工具。

在 Woodruff 看来，一种有前景的用途是帮助分析师识别哪些公司值得关注。目标并非自动化每个决策，而是将有限的研究时间引向可能形成差异化观点的地方。Ganesh 问，节省的数据工作时间会让分析师更聪明，还是只是更忙。

Woodruff 预计基本工作量的门槛会上升。如果每个人都能获得同样的分析，这就成为参与竞争的必要条件，投资者会继续寻找下一层信息。他把投资中的信息拼图描述为来自不同来源、相互支持的几个数据点，而不是一个决定一切的事实。

Ganesh 问，曾以注册会计师身份开始职业生涯的 Woodruff，是否会在不知道来源的情况下认可模型生成的数字。他的回答是否定的。即使人工录入也可能造成代价高昂的错误；在依赖自动化输出或交易决策之前，他希望每个数字都准确且可审计。

他指出，一些使用者已经让模型协助构建财务模型，但随后仍需人工审计数字，这会减少节省的时间。他认为，追溯和检查每个数字的能力是建立信任的重要条件，不能只是假设错误最终会消失。

Ganesh 问 Woodruff 不愿让 AI 供应商看到什么信息。Woodruff 表示安全问题应由技术负责人处理，但他会担心内部数据流出公司，并希望有严格的隔离。他没有给出详细的技术安全设计。

Woodruff 描述了一个最初的自动化阶段：先汇集工具和数据，然后进入更有意思的阶段，让它们帮助分析师决定关注哪里。他说，业绩预览和现金流折现模型只是达成目标的手段；基金仍需要找到与竞争对手不同的观点。

Ganesh 问，优势将来自更好的数据、问题还是判断，Woodruff 回答说三者都重要。共同信息可以引导研究者找到值得深入的项目，但人仍需调查、建立信心，并在所有人都看到同一机会之前行动。他将其作为对竞争过程的看法，而非回报保证。

被问及如何建立一家新基金时，Woodruff 开玩笑说他会购买 Kepler，随后表示自己还不确定完整的人员组合。他预计仍需要资深选股人员，可能需要较少的传统分析师，同时需要调查性研究和数据工程等技能。

他将传统金字塔结构——众多分析师为资深选股人员和投资组合经理准备信息——与未来可能更扁平的结构作对比。即便如此，他可能仍希望有人收集专有信息，为研究流程提供素材。他把这描述为正在演变的可能性，而非确定的人员计划。

Ganesh 问，AI 更有利于能够像大基金一样运作的小基金，还是能够像小基金一样运作的大基金。Woodruff 表示，不同基金有不同的投资授权，从快速周转到长期持有都有。他预计各方都能做更多事情，但影响取决于具体策略。

他用一个持有 20 只股票的投资组合作例子：如果候选池从 100 只扩大到 200 或 400 只，选入的比例就从 20% 降到 10% 或 5%。只有对更大候选池的研究仍然扎实，更多选择才可能改善筛选。这个算术例子并不能证明实际命中率会提高。

Woodruff 表示，规模很大的公司可能覆盖许多资产类别和策略，因此难以直接比较。在他看来，优质投资想法的持续供给对投资公司至关重要：一个想法实现后，公司需要另一个经过研究的机会来接替。

最后，Ganesh 问哪些 AI 想法被过度炒作。Woodruff 对没有分析师的基本面基金持怀疑态度：他认为自动化系统可能复制过去的基金，而竞争对手会继续进步。他指出，量化基金早已将决策自动化，但他怀疑基本面投资会如乐观者所说那样完全去除人的参与。