2020年11月底，这只ETF的AI建议重新买入特斯拉的股票，并分别在在2020年12月和2021年1月增加了持仓。在这几个月里，特斯拉的股价猛涨了98%。2021年1月底，该ETF又根据AI的建议卖出了对特斯拉的所有持股。在那之后，特斯拉股价从历史高点下跌了30%以上。

通过熟练把握特斯拉近期走势等因素，这只ETF在过去12个月创造了53%的回报率，高于标普500指数43%的同期回报率。在该ETF 4月底进行的最新调整中，AI再次将特斯拉纳入其投资组合，说明认为特斯拉的股价会回升。这一预测能否再次应验还有待观察。在该ETF再次纳入特斯拉后，特斯拉股价下跌了21%，但在5月20日的交易中上涨了4%。

对于许多机构投资者和定量投资机构来说，AI已经以不同方式成为了一种有用的工具。计算机可以追踪股市的价格趋势、查阅上市公司发布的文件和财报、第一时间消化解读经济数据，甚至可以通过数百万的社交媒体帖子来分析公众情绪。

这些信息被输入到算法中，算法会将所有因素纳入考虑范围内，进而选出有较高概率跑赢大盘的股票。与基于规则的模型相比，AI模型最为重要的特征是能够像人类那样通过反馈循环从自身的成功和错误中学习。

尽管AI模型能够在几秒钟内处理大量数据，但它们不是万能的。Qraft Technologies亚太办公室负责人Geeseok Oh称，AI无法像人类那样观察社会趋势或理解技术创新，因此不适合做长期押注。AI擅长的是利用有限的数据输入，找到在有限的投资范围和时间框架内最有可能跑赢大盘的股票。

虽然对冲基金和专业交易员一直在使用AI提高业绩，但纯由AI模型运行的面向散户的产品非常少。2017年，ETFMG推出了规模1.45亿美元的AI Powered Equity ETF (AIEQ)，这是第一只完全利用AI选股的主动型ETF，使用IBM的Watson机器学习系统。据ETFMG称，该系统“相当于一个由1000名研究分析师、交易员和定量分析师组成的团队，昼夜不停地工作”。

Qraft Technologies是新近进入这一领域的一家公司，但利用AI选股的策略从一开始就是该公司重点关注的。公司创始人马库斯·金(Marcus Kim)拥有软件工程和算法交易的背景。Qraft Technologies亚太办公室负责人Geeseok Oh告诉《巴伦周刊》，公司的AI模型不是使用IBM的Watson这样的通用系统，而是在公司内部从零开始打造的。除了这只ETF，该公司还提供其他专门投资高股息股和价值股的基金，所有这些基金都由AI建立和管理。

不过，AI驱动的ETF还没有大范围出现，投资者有充分的理由保持观望。与主题型ETF不同的是，很难解释AI算法是如何工作的，它通常涉及抽象建模和大量术语，数据处理过程有点像“黑匣子”，并不总是有明确的规则。很多时候，即使是建立模型的数据科学家也不能解释计算机为什么会做出某个决定。

此外还存在“输入垃圾，输出垃圾”的问题，这指的是如果输入数据是有缺陷的，那么输出也将是无意义的。许多计算机科学家（包括Qraft Technologies的科学家）认为，社交媒体的情绪更多的是一种噪音，而不是信号。Geeseok Oh说：“这可能有利于市场营销，但我不太确定对基金业绩本身有多大意义。”

缺乏过往业绩记录是另一个障碍。就像任何人类基金经理一样，AI算法也需要一定时间来证明自己具备表现强劲的能力，来取得投资者的信任，而这一过程中的头几年是非常难的。

ETFMG旗下的AI基金在2018年的跑输了标普500指数，2019年的表现与该指数持平，2020年则跑赢该指数。Qraft Technologies旗下推出时间最长的ETF刚刚过了两周年纪念日，到目前为止其回报表现良好。因此Geeseok Oh说，他看到投资者兴趣正在不断提升。不过，这些基金规模仍然很小，未来的发展仍然有很长的路要走。