数十年来，主动型基金经理一直被视为不可或缺。他们的价值主张很明确：凭藉人类的判断力、经验和直觉能够战胜市场。投资者因而愿意支付更高的费用以换取这种所谓的优势。然而，如今许多人开始提出一个无法忽视的问题：为何如此多主动型基金经理的表现不如以往？
答案与个人才能无关，关键在于科技的变革。基金管理行业已被数据、运算能力和自动化彻底重塑，而许多传统经理人仍在沿用过去的战术。
以往，「资讯差」就是优势。接触公司管理层、取得行业数据、研究报告和市场情报，既稀缺昂贵，传播也慢。经验丰富的经理人能够利用这种资讯差，创造套利机会并取得超额回报。然而，今天这种优势已基本消失。企业披露是即时的、资讯遍布全球，过去曾经需要数周才能整理的研究报告，如今只需点击滑鼠即可取得。昔日的优势已变成历史。
随着数据和资讯变得唾手可得，市场效率大幅提升。价格差异在数秒内而非数月内便被发现并修正。任何明显的定价错误都会立即吸引来自全球投资者、对冲基金和跨时区运作的演算法注意。在这种环境下，通过传统选股方式要持续获取超额回报，不仅变得困难，而且更会受到结构性限制。套利机会虽然依然存在，但规模更小、持续时间更短，并且更难以大规模变现。
科技同时改变了市场处理资讯的方式。如今，电脑能阅读财报、分析央行措辞并对宏观数据作出反应，速度比任何人类都要快得多。这彻底改变了竞争格局。今天，想要跑赢市场，愈来愈意味着要跑赢电脑，而这个门槛极高。这也解释了为何许多主动型基金经理表现落后，并非因为他们判断错误，而是因为他们行动反应太慢。
这种科技现实推动了量化基金和人工智能投资基金的兴起。这些基金并不依赖经验、直觉或主观判断，而是分析海量数据、识别规律，并以速度和纪律执行。部分基金专注于众所周知的因素，例如动量、波动率或质量因子。另一些则利用机器学习，随着市场行为变化而动态调整。它们的优势不在于预测能力，而在于规律与一致性。但这并不意味量化基金或AI基金是无懈可击的。模型可能会失效、历史关系也会失效，而拥挤的交易也可能带来剧烈回调。但从结构上看，这些策略更符合现代市场的特点，资讯丰富下反应速度比解读能力更为重要。
对于传统的主动型基金经理而言，科技还带来另一个问题：规模。许多基金已经成为自身成功的受害者。随着管理资产规模急剧膨胀，灵活性大幅下降。大型基金无法迅速行动、无法有效投资小型低效机会，最终只能持有近似指数的投资组合，却仍收取主动型费用。其结果便是广泛存在的「隐形指数化」现象。投资者支付主动型费用，但实际上却只获得接近市场的表现。
那么，投资者应如何应对？
首先，明确区分市场曝险与技能。核心股票和债券部署应透过低成本、高效率的被动投资工具取得。在资讯充裕的时代，为市场贝塔(Beta)支付高昂费用已不再合理。
其次， 审慎主动型策略的采用，只有在仍然存在低效的领域，例如小型股、私募市场、不良资产或专业信贷，才适合使用主动或另类策略。广泛、类似基准的主动型基金，其投资策略的价值已日益降低。
第三，可将系统化、量化或人工智能驱动策略作为分散投资工具，而非万能解决方案。它们的作用是补充而非取代核心的投资组合，而且提供有纪律、不带情绪的多元回报来源。
最后，应重视投资组合结构、成本与治理。在低回报的环境下，费用会对投资者产生复合负面影响。科技已经大幅降低成本，忽视这一点已不再是保守，而是代价高昂的错误。
数据、自动化和人工智能的崛起，并未让投资失去意义，但它揭示了一个严峻的真相：当资讯无处不在时，资讯优势不再变得稀有。对于香港及亚洲投资者而言，适应这一现实势在必行。最终的赢家不会是追逐新闻故事的人，而是那些明白游戏规则已经改变，并据此调整投资策略的人
