The short answer
Yes, computers can pick stocks. The harder, more honest question is whether AI picks them well enough, and consistently enough, to beat a simple, cheap index fund after fees. On that question the published evidence is humbling. The most-watched real-world AI stock fund has trailed the S&P 500 every calendar year since it launched, and the broader history of computer-driven "quant" funds is a mix of a few famous winners and a long tail of also-rans. If you are 50 or older and protecting a nest egg, that distinction matters more than any sales pitch.
What AI and "quant" funds actually do
Most AI-in-investing falls into two buckets. The first is academic and institutional research, where machine-learning models scan decades of data to estimate which stocks may earn higher returns. The second is consumer products: ETFs, apps, and "robo-advisors" that put an AI label on the outside. These are very different things. A model that looks brilliant in a research paper still has to survive real trading costs, taxes, surprises, and human emotion. The phrase you will hear is "past performance does not guarantee future results," and with AI that warning is doubly important, because a model trained on the past can be confidently wrong about a future that does not rhyme with it.
Where the research looks impressive
In academic terms, machine learning genuinely helps. A widely cited 2020 study in The Review of Financial Studies, "Empirical Asset Pricing via Machine Learning" by Shihao Gu, Bryan Kelly, and Dacheng Xiu, found that neural networks and decision trees roughly doubled the performance of older regression methods at forecasting stock risk premiums, and that timing the S&P 500 with their model lifted a key risk-adjusted return measure (the Sharpe ratio) from 0.51 to 0.77 in out-of-sample tests. That is a real result. But it lives in an idealized laboratory: no fund fees, no slippage, no taxes, and a researcher's freedom to test ideas after the fact. Translating that into a product you can buy is where the wheels often come off.
Where AI funds lose in the real world
2017 年 10 月に発売され、IBM Watson テクノロジーに基づいて構築された AI 銘柄選択ツールとして販売された Amplify AI Powered Equity ETF である AIEQ について考えてみましょう。モーニングスターのパフォーマンスデータとシーキング・アルファの分析によると、AIEQは設立以来ほぼ毎年S&P500をアンダーパフォームしており、通常のS&P500ファンドの年間約0.09％に対し約0.80％となっている。また、ボラティリティも高く、年によっては目を見張るような取引高を記録しました。教訓は、AI が役に立たないということではありません。それは、AI ラベルと高額な手数料、そして大量の取引の組み合わせは勝つのが難しいということです。 |||9月||| プロの「クオンツ」ファンドの全体像も同様です。インスティテューショナル・インベスターズとヘッジウィークが2024年の決算を報じたところによると、いくつかのファンドが堅実な2桁のリターンを記録したにもかかわらず、ほとんどのクオンツ・ヘッジファンドは同年のS&P500指数の約23％上昇を下回った。ルネッサンス・テクノロジーズのような少数のエリート企業はうまくいったが、それらはまさにほとんどの企業が生き残れないからこそ生き残れる稀な例外だ。ある分析では、2024年に同指数を上回るヘッジファンドはほんの少数だったことが指摘されている。長期的には、ユーレカヘッジ AI ヘッジファンド指数は 2010 年代に S&P 500 を大きく下回っており、学術調査によると、2017 年から 2019 年の間に調査された 26 か月中 25 か月では、AI を活用した投資信託は統計的に市場全体と区別がつかないことが判明しました。 |||9月||| 誰もが謙虚になる物差し：SPIVA |||9月||| AI か人間かを問わず、銘柄選択を判断する上で最も明確なスコアカードは、アクティブ運用マネージャーをベンチマークと比較する S&P ダウ ジョーンズ インデックスの SPIVA レポートです。 SPIVA米国年末2024年スコアカードによると、米国の大型アクティブファンドの65％が、その1年間だけでS&P500をアンダーパフォームしたことが判明した。 S&Pダウ・ジョーンズ・インデックスが報告し、インスティテューショナル・インベスターズがまとめたように、2024年12月までの15年間で大型株ファンドのおよそ89％から90％がアンダーパフォームし、15年間でアクティブ運用マネージャーの過半数がベンチマークを上回った米国株カテゴリーはひとつもなかった。 AI にはこの計算が特別に免除されるわけではありません。ほとんどの人間の経営者が敗北するのと同じ料金、コスト、競争と戦わなければなりません。 |||9月||| 生存者バイアス: 聞いたことのない基金 |||9月||| マーケティングは勝者を示すのが大好きです。落とし穴は、敗者は静かに消滅するということだ。 SPIVAのデータ（S&Pダウ・ジョーンズ・インデックスとボーグルヘッズ投資コミュニティーがまとめたもの）によると、15年間にわたって、国内株式ファンドの半分をはるかに超える約57％から58％が、通常はパフォーマンスが低下した後に合併または清算されたことが示されている。それが「生存者バイアス」です。まだ残っている資金だけを測定すると、グループ全体におもねって失敗を隠すことになります。同じ罠は、優れたバックテストを備えた真新しい AI ファンドにも当てはまります。紙の上では無敵に見える戦略も、幸運な生存者のみが表示されて試行された数十の戦略のうちの 1 つである可能性があります。 |||9月||| 過去のパフォーマンスが本当に将来を予測できない理由 |||9月||| AI モデルは歴史から学びます。残念ながら、市場はパンデミック、突然の金利ショック、戦争、AIバブルなど、新たな歴史を創り続けています。昨日のパターンに合わせて調整されたモデルは、状況が変化したとき、つまり最悪のタイミングで壊れる可能性があります。 AI 戦略が一時的に機能したとしても、成功によって戦略が損なわれる可能性があります。勝ちシグナルをコピーするお金が増えると、エッジは縮小します。同機関投資家は、ハイテク中心のクオンツファンドの多くがS&P 500を単純に反映するところまで漂い、その結果がインデックスの数パーセント以内に収まっており、インデックスファンドの高価版に相当する手数料を値上げしていると指摘した。 |||9月||| ロボアドバイザーは誇大広告ではなく、それは良いことです |||9月||| ここに心強いひねりがあります。日常の投資に最も役立つ「AI」であるロボアドバイザーは、最も派手ではありません。 SEC が Investor.gov で説明しているように、ロボアドバイザーはあなたの目標とリスク許容度について質問し、ポートフォリオを構築してリバランスする自動化されたプログラムです。実際には、バンガードが自社サービスについて説明しているように、これらのツールは主に、市場に勝つのではなく市場に匹敵することを目的とした低コストのインデックスETFを少額の手数料で購入します（バンガードのデジタルアドバイザーは年間約0.15％で運用されています）。それは、魔法の利益を約束するのではなく、リバランスや税務管理などの雑用を自動化することです。市場を出し抜くふりをしているわけではないからこそ、これはテクノロジーの賢明な利用法なのです。
The bigger picture among professional "quant" funds is similar. As Institutional Investor and Hedgeweek reported on 2024 results, most quant hedge funds fell short of the S&P 500's roughly 23% gain that year, even though several posted solid double-digit returns. A handful of elite shops, like Renaissance Technologies, did well, but they are the rare exceptions that survive precisely because most do not. One analysis noted that only a tiny number of hedge funds beat the index in 2024 at all. Longer term, the Eurekahedge AI Hedge Fund Index badly trailed the S&P 500 over the 2010s, and an academic review found AI-powered mutual funds were statistically indistinguishable from the overall market in 25 of 26 months studied between 2017 and 2019.
The yardstick that humbles everyone: SPIVA
To judge any stock-picker, AI or human, the cleanest scorecard is S&P Dow Jones Indices' SPIVA report, which compares active managers to their benchmarks. The SPIVA U.S. Year-End 2024 Scorecard found that 65% of large-cap U.S. active funds underperformed the S&P 500 over just that one year. Stretch the horizon and it gets brutal: as S&P Dow Jones Indices reported and Institutional Investor summarized, roughly 89% to 90% of large-cap funds underperformed over the 15-year period ending December 2024, and not a single U.S. equity category had a majority of active managers beat their benchmark over 15 years. AI does not get a special exemption from this math; it has to fight the same fees, costs, and competition that defeat most human managers.
Survivorship bias: the funds you never hear about
Marketing loves to show you winners. The catch is that losers quietly disappear. SPIVA data (summarized by S&P Dow Jones Indices and the Bogleheads investing community) shows that over a 15-year window, well over half of domestic equity funds, around 57% to 58%, were merged or liquidated, usually after poor performance. That is "survivorship bias": if you only measure the funds still standing, you flatter the whole group and hide the failures. The same trap applies to a brand-new AI fund with a glossy back-test. A strategy that looks unbeatable on paper may be one of dozens that were tried, with only the lucky survivors shown to you.
Why past performance truly does not predict the future
AI models learn from history. Markets, unfortunately, keep inventing new history: a pandemic, a sudden rate shock, a war, an AI bubble. A model tuned to yesterday's patterns can break exactly when conditions change, which is the worst possible time. Even when an AI strategy works for a while, success can erode it. As more money copies a winning signal, the edge shrinks. Institutional Investor noted that many tech-heavy and quant funds have drifted so close to simply mirroring the S&P 500 that their results sit within a fraction of a percent of the index, raising fees for what amounts to a costlier version of an index fund.
Robo-advisors are not the hype, and that is good
Here is a reassuring twist. The most useful "AI" in everyday investing, the robo-advisor, is the least flashy. As the SEC explains on Investor.gov, a robo-adviser is an automated program that asks about your goals and risk tolerance, then builds and rebalances a portfolio for you. In practice, as Vanguard describes its own service, these tools mostly buy low-cost index ETFs that aim to match the market, not beat it, for a small fee (Vanguard's Digital Advisor runs around 0.15% a year). That is automation doing chores, like rebalancing and tax management, rather than promising magic returns. It is a sensible use of technology precisely because it is not pretending to outsmart the market.
AI 投資の誇大宣伝と完全な詐欺を発見する |||9月||| 規制当局は誇大宣伝を注意深く監視している。 2024年1月、SECの投資家教育局は、FINRAおよびNASAAと共同で、詐欺師がAIの流行語を使って被害者を誘惑していること、高リスクで低リスクのリターンを保証するという約束は典型的な危険信号であると警告する共同投資家警報を発した。数週間後、SEC プレスリリース 2024-36 によれば、SEC は、デルフィアとグローバル プレディクションズの 2 人のアドバイザーを、AI 機能について虚偽または誤解を招く主張をした「AI ウォッシング」の罪で告発しました。彼らは225,000ドルと175,000ドルの民事罰金を支払った。要点は明白です。提案が「AI」と「保証」に依存している場合は、それを機能ではなく警告サインとして扱います。 |||9月||| これがあなたのお金にとって何を意味するか |||9月||| これはいずれも、テクノロジーや市場を避けるという意味ではありません。それは、あなたの期待と証拠を一致させることを意味します。株式を重視した戦略や AI をテーマにした戦略がポートフォリオにどの程度のリスクを加えるかを知りたい場合は、まず 投資リスク計算ツール を使用して検討してください。これは、株式と債券のさまざまな組み合わせの価値がどのように変動するかを確認するのに役立ちます。退職を間近に控えている、または退職を控えているほとんどの人々にとって、低コスト、広範な分散、忍耐力という地味な組み合わせが、AIを含む賢い株式選択者の大多数を打ち負かしています。 |||9月||| この記事は教育的なものであり、個人向けの財務上のアドバイスではありません。すべての投資にはリスクが伴い、過去の実績は将来の結果を保証するものではありません。あなたの状況について、信頼できる財務アドバイザーに相談することを検討してください。 |||9月||| ゴールド IRA で退職金を保護する |||9月||| 50 歳以上の成人に信頼されている、A+ BBB 格付けのゴールド IRA 企業による無料の投資家ガイド。 |||9月||| 無料ガイドを入手 |||9月||| あなたにおすすめ
Regulators are watching the hype closely. In January 2024 the SEC's Office of Investor Education, together with FINRA and NASAA, issued a joint Investor Alert warning that scammers are using AI buzzwords to lure victims, and that promises of guaranteed, high, low-risk returns are classic red flags. Weeks later, per SEC Press Release 2024-36, the SEC charged two advisers, Delphia and Global Predictions, with "AI washing", making false or misleading claims about their AI capabilities; they paid civil penalties of $225,000 and $175,000. The takeaway is plain: if a pitch leans on "AI" and "guaranteed," treat it as a warning sign, not a feature.
What this means for your money
None of this means avoiding technology or markets. It means matching your expectations to the evidence. If you want to understand how much risk a stock-heavy or AI-themed strategy could add to your portfolio, you can think it through first with our <a href="/calculators/investment-risk">investment risk calculator</a>, which helps you see how different mixes of stocks and bonds might swing in value. For most people approaching or in retirement, the unglamorous combination of low costs, broad diversification, and patience has beaten the vast majority of clever stock-pickers, AI included.
This article is educational and not personalized financial advice. All investing carries risk and past performance does not guarantee future results. Consider consulting a fiduciary financial advisor about your situation.