恰恰是主动权益投资通过深度调研、产业验证可以提前捕捉的机会；量化交易决策多基于风险预算、因子信号的机械执行，往往会带来优质资产的非理性折价，这会给主动权益投资提供更好的中长期布局窗口；主动权益投资可以研究量化的交易规律，利用其同质化交易带来的波动做逆向布局，在量化一致性追高带来估值泡沫时果断止盈，在量化集体砸盘带来超跌时果断加仓，反而能提升组合的收益风险比。   身为成长风格的基金经理，王帆坚定自己作为产业投资者的使命，在他看来，主动权益投资相比量化的优势就在于敢做左侧定价，并且是源于对季度甚至年度级别产业趋势的把握，这将成为主动权益投资的核心竞争力所在：“主动权益投资需要做出非线性的假设，虽然很难判断市场容量的扩张程度，但这可能就是主动权益基金经理在对产业长期深入研究后能够把握住的差异化机会。”   从信息处理转向高维判断   除了持续锻造自身价值发现能力之外，主动权益投资也在积极追赶AI的时代列车。   比如，近期走红的OpenClaw等AI智能体已经迅速在投资界传播开来。中国证券报记者从业内了解到，AI智能体确实能给主动权益投资带来非常大的效率提升，它可以快速处理海量的研报、公告、调研纪要、产业数据甚至高频交易信号，还能及时提示未跟踪到的信息变化、潜在风险点，把研究员和基金经理从繁杂的基础信息整理、数据统计工作中解放出来，把更多的精力放在产业调研、逻辑推演、决策判断这类更高维度的工作上。   目前，业内部分主动权益投资团队不仅继续巩固深度基本面研究优势，也在主动拥抱量化、AI等工具，以提升投研效率。比如，搭建基本面量化框架，用量化工具进行全市场标的的初步筛选、风险预警、组合回撤控制，把主动投研的深度和量化的广度结合，这样既能保留主动对产业逻辑、企业价值的研判优势，又能通过量化工具提升研究的覆盖范围和风控精度。   不过，在积极拥抱技术的同时，主动权益基金经理们也清晰地认识到，新技术对于主动投资只是“超级助手”，而非“替代者”。   “AI智能体和量化工具一样，都是基于已有的历史数据和训练模型做输出，对于没有历史参照的前沿产业突破、复杂的产业博弈、非线性的基本面拐点，它无法做出前瞻性的判断，更不具备基金经理面对波动时的决策定力和长期主义认知，因此它永远是辅助工具，不会替代主动投资的核心决策环节。”王帆说。   在业内看来，AI时代下，主动权益投资的演化路径将走向
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