近日发布的一项研究显示，由哈佛商学院学者主导的最新研究成果表明：主动型基金经理的投资决策中存在大量可被机器学习识别的规律性行为。研究团队通过深度学习模型中的神经网络算法发现，在1990年至2023年的五年滚动窗口数据基础上构建的预测模型，能够捕捉到约71%的共同基金季度持仓调整决策（包括买入、卖出或持有特定股票）。该模型整合了基金规模变动、投资者申赎动态、标的股票特征及宏观经济环境等多维度数据进行训练。
值得注意的是，该模型的局限性或许比其成功之处更具研究价值。统计显示系统未能预测到的剩余约29%交易行为与基金超额收益呈现显著相关性——这暗示着那些突破常规、难以被量化分析框架捕获的投资决策（如突发市场事件应对或非线性策略调整），反而可能是创造超额收益的核心驱动因素。（广角观察）
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