在UBP主办的一期播客节目中，UBP另类投资解决方案部首席投资官基尔·博利（Kier Boley）与坎贝尔公司（Campbell）的管理合伙人约瑟夫·凯利（Joseph Kelly）就当前投资者对话中的两大主题进行了探讨：人工智能的崛起以及在不可预测的宏观经济环境中应对挑战。
对于坎贝尔而言，作为一位与UBP保持长期合作关系的系统化多策略基金经理，人工智能虽能带来新的效率和研究能力，但也可能导致跨市场投资敞口过于集中。 正如约瑟夫·凯利所言，人工智能“显然是当下最热门的话题，甚至可能是本十年的焦点”。对于量化基金经理而言，问题不仅在于人工智能如何影响市场价格，还在于如何将其融入投资流程本身。
坎贝尔于2022年开始使用人工智能工具，最初用于提高研究效率和代码补全等任务。 此后，该公司逐渐转向更先进的智能编程工具，包括Claude Code。凯利将这一转变描述为从简单的效率提升，到“相当于有一位工程师坐在你身边”，这有望将原本需要数月的时间压缩至数天或数周。
但他谨慎地避免将人工智能视为投资判断的替代品。 他最明确的观点之一是：“领域经验依然至关重要。”坎贝尔公司已安排经验丰富的投资专业人士参与其AI项目，其中包括一位拥有物理学博士学位的投资委员会成员，他负责管理公司的衍生品项目。据凯利称，这种专业知识对于使AI产出具有实用价值至关重要。
“如果他不能为这些AI成果提供背景信息，结果就会不准确，我们也无法信任这些结果，”他说。AI可以帮助扩大研究、工程和分析的规模，但并不能取代那些理解待解决问题的人。 对于系统化投资管理人而言，这一点尤为重要。模型虽能处理海量信息，但这些模型的设计、验证、风险控制及解读仍需依赖人类的专业知识。
“如果他不在这些AI项目中为结果提供背景信息，结果就不可能正确，我们也无法信任这些结果”
关于人工智能的第二个问题是，这项技术对市场产生了什么影响。凯利指出，许多投资者已经对人工智能有了实质性的敞口，无论是通过公开上市股票和私募投资直接持有，还是通过那些对同一基本面因素日益敏感的投资策略和指数间接持有。挑战在于，即使那些并非专门围绕人工智能设计的投资策略，最终也可能面临相关风险敞口。
随着市场叙事在通缩、通胀担忧重燃、利率预期变化以及政治风险之间来回摇摆，投资者不得不迅速调整策略。博利指出，市场已从关注通缩和通缩趋势转向更偏重通胀的讨论。对凯利而言，这种环境对单一策略的运用极为不利。 例如，动量策略在趋势持续期间表现良好，但当政策事件、地缘政治冲击或投资者预期的快速变化导致市场急剧反转时，该策略可能会陷入困境。
坎贝尔的应对之策是进行多维度分散投资。凯利将该公司的策略描述为“在行业、策略、速度和相对价值方面的分散投资”。这意味着结合在不同市场条件下表现各异的模型，包括宏观策略、股票市场中性策略、短期交易系统以及相对价值头寸。
速度是该框架的重要组成部分。传统的趋势跟踪策略通常在中长期内有效，但近期市场走势往往更快。当市场快速反转或事件引发剧烈但暂时的市场失衡时，短期模型可能更具响应优势。
分散投资的另一部分源于投资组合构建。以股票市场中性策略为例，坎贝尔力求避免过度集中于少数大型科技股。凯利指出，采用个股等权重配置，而非市值加权配置，有助于降低过度依赖美国指数中最大型公司的风险。
同样的逻辑也适用于宏观领域。凯利将政策分化程度较低的时期（例如普遍实施量化宽松及低利率或零利率的时期）与各国面临不同通胀动态、利率政策、能源风险敞口及财政压力的环境进行了对比。当政策路径出现分化时，系统性宏观策略可能拥有更广泛的分析与交易机会。 政治冲击难以建模，且可能产生非此即彼的结果。凯利强调，投资组合中应配置多种头寸，而非仅依赖“两三个”高确信度的观点。其目标是平滑投资结果，并在多个主题上实现收益。
讨论还阐明了UBP为何通过其U-Access UCITS平台与坎贝尔合作。该平台旨在通过UCITS架构提供精选另类投资管理人的投资渠道，而坎贝尔策略则带来了一种系统化、多策略的投资方法。 人工智能与宏观波动看似是两个独立的话题，但二者都给投资者提出了类似的问题：风险集中于何处？哪些风险敞口是刻意为之？投资组合中有多少比例依赖于单一市场叙事？当市场叙事发生变化时，投资流程能多快做出反应？
凯利的评论表明，对于系统化策略管理人而言，答案在于将新技术与经验丰富的判断相结合，并将模型驱动的分析与跨策略、跨时间维度的分散投资相结合。人工智能可能会成为投资工具箱中更强大的组成部分，但其价值取决于如何使用、测试和解读它。 宏观事件可能继续带来不确定性，但也可能导致市场波动加剧，而这种波动正是多元化系统化策略可能发现机会之处。
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