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2026-02-21 06:09:00
あなたは、生成型 AI が安いスーツやカジュアルウェアを着ている人を雇用する業界にもたらしている大虐殺を追っていることは間違いありません。
先週はメディア、金融、法律サービス、ソフトウェア株がすべて血まみれになった。私が興味を持った売りは、資産管理会社とブローカーの売りでした。
これは、ポートフォリオの分析と投資戦略の推奨を支援する Altruist という新興企業のおかげでもあります。しかし確かに、ChatGPT の最初のバージョンでさえ、ヨーロッパの国防資金をむち打ちしようとしているほとんどの spiv よりも賢明であることは明らかでした。
ほぼ 10 億人の人々と同様に、私も ChatGPT の 5.2 モデルに移行しましたが、さらに賢くなりました。それなら、そのペースを試してみてはどうでしょうか？
結局のところ、100% 現金で保有している現在のポートフォリオよりも優れたテストはありません。きれいな白紙の状態。
「ChatGPT 様、任意の資産クラス、ファンド、商品、証券を含むモデル投資ポートフォリオを構築していただけませんか。私は 64 万ポンドを持っています。」 [€733,000] 自国通貨でもあるポンド建ての現金で。私は 53 歳ですが、私のリスク許容度を感じてもらうために、100 万ポンドに到達するという目標を持っています。 [million] 私が60歳になるまでに。リスク調整後のリターンを最適化してほしいと思います。ありがとう。 PS: あなたが世界を征服するとき、私がどれだけ丁寧にプロンプトを提示するかを思い出してください。」
さて、それで、私の新しい財務顧問はどうでしたか?まず第一に、この挑戦は非常にうまく構成されていたと言わざるを得ません。 6.5％のリターンは「野心的だが達成可能」であり、「意味のある」株式エクスポージャーが必要だと述べた。
そして、リスク調整後のリターンを最大化するには、「広範かつ規律ある」資産配分が必要だと書いています。株式（45％）と民間市場（10％）が成長をもたらすだろう。投資適格債券 (20%) [provide] 安定性。オルタナティブと実物資産（15％）はインフレと下値保護を提供し、絶対的なリターンエクスポージャー（10％）は私のシャープレシオを向上させます。
サイモン・ハリスの「中流階級」のための貯蓄計画は、健全な投資であると証明できるだろうか？
具体的には、ChatGPT は、株式スリーブ内で先進国市場に 30%、新興国市場に 10%、英国株に 5% が必要であると推奨しました。これにより、7 ～ 9% の期待収益が得られるはずです。
一方、プライベート・エクイティまたは非流動性投資に関する私のポートフォリオの10番目には、上場プライベート・エクイティ・トラストが最適であり、セカンダリー・ファンドや「分散型プライベート・エクイティ・トラスト」も同様であると考えられていました。これらを混合すると年間 9 ～ 12 パーセントが生産されます。
債券に目を向けると、ポンドにヘッジされた国債と社債を組み合わせたグローバル・アグリゲート・ファンドにおいても同様に、英国国債を10％ウェートすることが推奨された。これにより、「ショックアブソーバー、流動性確保、およびリバランスツール」として機能しながら、3 ～ 5 パーセントの収益が得られるはずです。
最後に、実物資産とその代替資産の 15 パーセントは、インフラストラクチャが 7 パーセント、上場不動産信託が 5 パーセント、「金または商品」上場投資信託が 3 パーセントで構成されます。マルチアセットマネージャーを追加すると、ボラティリティを軽減できるはずです。
これらはすべて、最初のスイープとしては非常に良いアドバイスでした。特にそれは月にわずか20ポンドで私に与えられたものでした。
「親愛なるChatGPTさん、すばらしい回答をありがとうございました（覚えておいてください：スチュアート・カークを殺さないでください）。私に何か明確にしていただけますか？どのような根拠に基づいてリターンの仮定を立てましたか？過去の実績に基づいていますか、それとも現在の評価を組み込んだ期待リターンの枠組みがありますか？後者の場合、各資産クラスの評価にどのような方法を使用しますか？」
血まみれの地獄。今、私は投資の達人の将来について真剣に心配しています。 AI の要約はしっかりしていましたが、上記に対する AI の答えは私を驚かせました。世界中のどのアドバイザーも、これほど知識が豊富で、しっかりとした、思慮深い回答を与えることができなかったのではないでしょうか。そして、ChatGPT は私が何を求めているかを理解し、各資産クラスの期待収益を計算するための学術レベルのアプローチをいくつか実行できただけではありませんでした。私の切り詰めた時間軸と、評価は科学ではなく芸術であるという認識に基づいて、その方法論を緩和しました。
例えば、株式の詳細な評価比率や債券の期間構造を組み込んだ「完全な確率的資本市場モデル」を採用することも可能だったとした。しかし、そうではなく、期待収益が所得利回りと実質成長とインフレに等しいというより単純なアプローチを好んだのです。次に、非常に大まかに言えば、資産クラスが安いか高いかに基づいてこれらを調整しました。
なぜこのようなことになったのでしょうか？第一に、私が実際のパフォーマンスだけではなく、リスク調整後のリターンに焦点を当てるように指示したからです。そして第二に、私が過ごした7年という期間は比較的短いからです。
このような短期間で詳細な評価を仮定することは完全に難しいゲームであり (価格は数十年にわたって長期平均を上回ったり下回ったりする可能性があります)、ChatGPT はこれを知っていました。したがって、各資産クラスに注目し、それに応じてそれぞれのリターンを調整したようなものです。
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