用AI来“接管”投资时钟

主要观点总结

基于改良版投资时钟框架，对AI的宏观周期识别能力进行了对比实验，评估了AI在不同技术路径下的表现。结果表明，AI的识别效果并非简单取决于模型能力，而是与宏观问题结构匹配度有关。AI在数据路径下易受噪声影响，图片路径虽可构建中期框架但存在平滑陷阱，逻辑/智能体路径能够高效对齐共识但并非独立推演。因此，AI的合理定位是工具组合，需根据任务适配性选择技术路径。

关键观点总结

关键观点1: AI在不同技术路径下的表现差异

AI在数据路径下易被噪声影响，导致周期碎片化与回撤式反复。图片路径虽可构建中期框架但存在平滑陷阱。逻辑/智能体路径能够高效对齐共识，但并非独立推演。

关键观点2: AI的合理定位是工具组合

AI的合理定位是嵌入既有投研流程的工具，需根据任务适配性选择技术路径，以实现降本增效。

关键观点3: 技术路径与宏观问题结构的匹配度

AI的表现差异不单纯取决于模型能力，而是与技术范式与宏观问题结构的匹配度有关。