這裡是論文投資學 Quantified Dialogues，每周用AI探討有意思的投資學術論文
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論文大綱:
此文章探討了人工智慧驅動的動態資產配置如何提升波動金融市場中的投資組合最佳化。文章中比較了多種機器學習模型（如深度強化學習、深度類神經網路和樹狀集成模型）與傳統方法，如Markowitz平均數-變異數和Black-Litterman模型。作者利用2007年至2022年的美國市場數據進行實證分析，顯示機器學習策略在夏普比率和最大回檔幅度方面均顯著優於傳統基準。特別是在2020年COVID-19市場崩盤期間，人工智慧模型展現了其適應市場劇烈變化的能力，有效降低了風險並保護了資本。

內文討論:
 
A. 機器學習到底是怎麼「學」會投資策略的？
B. 為什麼傳統的資產配置方法不夠用，要改用 AI？
C. 如果市場資料一直在變，那 AI 會不會學到過去沒用的東西？
D. 機器學習的模型會不會因為「過度擬合」而在真實市場失敗？
E. 在高波動的市場裡，AI 真的能比人類判斷得更好嗎？
F. 這篇論文提到的「自適應資產配置」跟一般的動態配置差在哪裡？
G. AI 做投資配置時，會不會因為黑箱問題，投資人根本不知道為什麼它要這樣配置？
H. 如果 AI 模型需要很多資料，那新手投資人怎麼可能有這些數據？
I. 投資報酬率真的能因為 AI 提升嗎？還是只是換一種複雜的方法？
J. 如果 AI 模型突然做出錯誤判斷，投資人要怎麼知道什麼時候該停用它？

資料來源: Olanrewaju, Ayobami Gabriel, et al. "AI-driven adaptive asset allocation: A machine learning approach to dynamic portfolio optimization in volatile financial markets." Int J Res Finance Manag 8.1 (2025): 320-32.