摘要：在结交了deepseek之后，才渐渐发现了一个苗头，就是AI在逐步地更深层地进入了市场的操作。

在结交了deepseek之后，才渐渐发现了一个苗头，就是AI在逐步地更深层地进入了市场的操作。

而这也是我的一个切实的感受，当然，最初也只是感受而已，根本没有压迫感，也没有觉得自己的钱被AI莫名的赚了，没有什么切身的痛感！

但是，当我和deepseek探讨这个问题后，我的痛感在与日俱增，而且已经到了切入肌肤的深深的灼烧感，并因此而辗转反侧难以成眠。

因为deepseek说明了这样的一个事实，就是AI已经从当初的辅助工具，正升级为重塑市场的生态的核心力量。

而我也确实感受到了AI来势汹汹的前所未有的能量，最关键的关键是，其价值的体现不仅仅是提升了个体的交易效率，而是AI正在改变市场博弈的底层逻辑。

这像什么——？

或者你可以说，AI出自人类，当然局限人类的智慧之下。所以，在许多人的眼里，AI就像一个转动的齿轮一样，它的思维是固化的，没有人类的思维自由，因此没有创新。

但是，这里有这样的一个问题，就是创新是基于什么建立的，它肯定不是凭空产生的，当然你可以说智慧决定了创新，但智慧又是什么？是不是基于知识的积累，和丰富的逻辑推理的经验，最后才能创新。

有谁看到哪一个创新是来自没有知识储备的人？

当你对deepseek输入任何一个问题的时候，你的期待是什么？

是它将怎么超越你吗？

但是当deepseek给出答案的时候，你就会觉得这是一个巨大的知识的海洋，不，不是海洋，是整个人类全部的知识储备。

当一个基于全人类知识的AI，在和人作战时，你说这像什么？

我不想再扯了，省得拔出萝卜带出泥，我们还是直奔话题，去看看AI在炒股中究竟会干什么？

AI在炒股中的作用：从辅助工具到重塑市场生态的核心力量。

AI的联想，网络图片

以下是AI在股票投资中的八大核心作用及其实战的案例。

一、AI颠覆性的作用的全场景应用图：

AI制图

一目了然，从预测分析、策略生成、风险管理、行为博弈、交易执行、信息处理、市场监控以及反身性的应用。其中可能存在疑惑的两个概念，一个是行为博弈，其实就是对手互相使阴招，想办法把对方的钱揣到自己的口袋里，这包括了市场的一切主力行为和散户行为；另外一个是反身性的应用，你是人，具有人的思维习惯，和人本性，AI正在利用这些东西，反其道而行之，反者，道之动也，就是这么个大致的意思。

而AI已经是全方位渗透到了市场的角角落落，是不是已经感到了一股窒息的感觉。

当然，现在可能是表面的，而后面可能就是深入肌肤的。

二、AI在交易中的核心作用逐一解释：

1. 预测分析：

A、超越传统技术指标。

传统是什么？如果你没有计入AI量化的交易的阶段，其他全部是传统的交易。

B、深度学习时序预测：LSTM模型预测股价准确率比ARIMA高37%（JP摩根实测）。

看一下两个模型的对比，我想你就会有一个正确的理解：

它最关键的关键突破是：
LSTM模型通过以下技术显著提升预测能力：

a、记忆细胞：保留历史关键信息（如股灾模式）；

b、遗忘门：自动过滤噪声数据（如异常交易量）；

c、多层堆叠：同时捕捉分钟级波动和季度趋势。

在看到这篇文章之前，你可能连ARIMA模型是什么都不知道，而AI已经晋级到了LSTM，准确率是82%，就单一的准确率，已经是如入无人之地了。

而什么叫记忆细胞、遗忘门和多层堆叠，这些关乎专业技术的词，我们也是前所未闻的，至少我这样的孤陋寡闻。

而它所体系的智能特征，我却又似曾相识的感觉，但是我们在交易的过程里切切实实地做到了这些吗？

好了，你不承认，不要紧，后面会有你更加惊诧的AI能办到的事！

C、多因子融合预测：

代码：

# 典型AI预测因子组合 factors = [ GARCH(1,1)波动率, 新闻情绪得分, 主力资金流, 期权隐含波动率, 社交媒体活跃度 ]

当我们对一个指标耿耿于怀的时候，AI已经专注于新闻，而且要刨根究底，新闻带动的情绪，把所有可能的反应，数量化，这是一个多么巨大的过程。

一个人的情绪就可以让人捉摸不透，而新闻将带动一个群类，甚至是参与到市场的所有人的可能性的情绪反应。

你被捕捉到了，而你尚不自知。不是潮水退了才发现你没有穿内裤，而是你在水里时，你的X光片就已经在AI的手里，你说，这样的战斗，如果你把这个叫战斗的话，你怎么还击？

而Renaissance Technologies旗下的Medallion基金通过AI预测模型，年化收益达66%（1988-2018）。

如果这是你参与的市场，你的收益就可能是负的66%了。

所幸的是，这个基金的触角还没有触及这里，但是你怎么能排除其他的基金没有来，而他们的收益中，也会是你的收益转化为负值贡献的。

2. 策略的生成：AI已经进化出人类无法想象的模式。

这句话的意思是，你想到的它已经想到了，你没有想到的它也想到了，所以，我们和AI比，就不是一个层级的。

A、遗传算法的优化：

看完这个图，不知道你有何感想？我们以往勤勤恳恳打磨几年，甚至都不能打磨出一个有效的交易策略，而AI的效率是可能就在瞬间会生成1000个之多的交易策略，投入回测，然后利用基因变异，进行策略的变异，然后再回测，再淘汰。

我们抱住一个认为有效的交易策略，一直往前冲，而我们的策略对于AI就像是投怀送抱一样。

B、强化学习的策略：

DeepMind的AlphaStock在A股历史数据上进行的测试中，2019~2023年化超额收益42%。

谷歌旗下AI实验室搞了这个活动，它的AI的模型是阿尔法智能炒股系统，也算是纯粹的AI血统了，42%的年化收益率。

B、奇异策略案例：

利用卫星图计算停车场车辆数预测零售商业绩。

通过CEO语音情绪分析预测财报质量。

这个成本确实有点高了，租用卫星搞这个，确实让人不可思议了。但是人家确实在这么搞了，所以我们和AI的距离不是我们没有这样的观念的前瞻，而是我们兜里的那几个铜板的实力，确实不容许我们这样干！

但是，AI拉着大炮打蚊子，我们可能就是那个蚊子。夸张的一点都不为过，现实可能比这个更加的残酷，就是我们在AI的眼里甚至不如一个蚊子。

虽然，我们可能有这样的想法，去看看一个超市的车水马龙的情景，联想一下这个超市的流水，在简单计算一下他们可能的利润，但是AI做得是监视的统计，甚至它把你手里拎着东西重量，和包装的样式，价值的贵贱，都已经统计了。

而更神奇的是，CEO的语音情绪的分析，对于到某个单一的APP上，测谎，来发现这个公司即将根本的财报里是否有水。而我们还在为即将出台的财报抱着巨大预期，各种猜测，唯独没有发现雷要爆了，而AI已经可以做到，而且在三天之前。

有了这样的信息，是个人都知道怎么办！但关键是信息从哪里来？

而这种奇异的策略可能来自人，但是AI可能把人的芸芸总总的想法进行完全的采纳，然后，再去进行甄别使用，恰好发现这是一个可能有效的途径，所以就执行了。

而我们可能有过类似的想法，但是，我们只是想法，没有实际的行动，可能就是我们数量化这个东西，不能发现其背后的价值。

3. 风险管理：毫秒级的熔断机制：

在这个市场上待久的人，对于熔断的惊涛骇浪应该记忆犹新的，因为它确实发生过，而且年限不久。这是一种肉眼可见的下跌的过程，而我们的肉眼眨一下是多少毫秒，谁知道这个答案？请告诉我。

4. 行为博弈：预判市场情绪转折点：

这是我最愿意讨论的一个环节，因为里面充满的了怪招和奇招，令人不可思议的东西。

A、散户情绪指标：

代码：

retail_sentiment = 0.4*搜索指数 + 0.3*股吧发帖量 + 0.2*融资余额增速 + 0.1*新股申购倍数。

这个玩意是我借助deepseek搞出来的，属于量化的一个指标，就是散户，或者就是我们的情绪，被利用的价值。我们在提供情绪，却从来没有考虑过这个玩意，除了是宣泄感情之外，毫无作用，但是，AI觉得它是有价值的。可能这也是某个人的思路，也可能不是，因为AI在生成策略的时候，有一个重要的元素，就是基因的问题，而AI可以把所有的基因全部列出来，进行筛选。其中，包括你的想法，也包括我的，当然也包括很多人的，系统化，归类，筛选都是AI的长项。

B、主力行为识别：

a、挂单撤单模式识别（冰山订单检测）。

b、大宗交易折溢价机器学习模型（准确率82%）。

你是主力，但你不是AI，你也是AI的一块肉，在AI的眼里，没有主力和散户之分，有的只是钱多钱少的，有的只是你已经采取的行为，有的只是你的行为将导致的结果，有的是——

显然，对于情绪之类的东西，挂单和撤单模式都是有迹可循的，所以，变成肉也是可以理解的。

更为奇妙的是，2023年特斯拉暴跌前，AI通过Elon Musk一则推文的语义矛盾发出了预警。

5. 交易执行：微观结构优化

A、智能拆单算法：

a、VWAP（成交量加权）策略优化；

b、TWAP（时间加权）策略进化。

VWAP 衡量的是某一特定时间段内（通常是一个交易日），一只证券（股票、期货等）的平均交易价格，但这个平均是根据每笔交易的成交量进行加权的。成交量越大的交易，其价格对最终平均值的贡献就越大。

AI奇特对的想法，就是要把每一个买入者的成本价和对应的成交量都也进行核算了。这个工作确实细微到了无以复加的程度了。

TWAP 衡量的是某一特定时间段内，一只证券的平均价格，但这个平均是根据时间进行等权加权的。它假设在每个相等的时间间隔点上采集一次价格，然后对这些价格进行简单的算术平均。价格在成交量大的时候和成交量小的时候被赋予相同的权重。

而这一点更是冲击我们的大脑仅剩的那些知识的残渣了，价格居然和时间对应到一起，然后去优化交易策略。

这样的事，反正我是没有想到过，而今天也是让我大开眼界了。

而AI这样做的目的，一个是VWAP 策略的目标是让大额订单的成交均价尽可能接近或优于市场的 VWAP，以此降低大额交易对市场的冲击和隐藏交易意图。

而另外一个目的就是，TWAP 策略的目标是将一个大订单均匀地、机械地拆分成许多小订单，在指定的时间段内（如整个交易日、几小时）按固定的时间间隔（如每分钟）发送出去执行。目的是最小化大单对市场的瞬时冲击，并确保最终成交均价接近这段时间的 TWAP。

就是把这个东西尽量做得和市场上的常规订单一模一样，大单拆小，小单更小，不露痕迹，一个是避免对市场的冲击，一个则是避开监管的监视。

B、冲击成本控制：

代码：

\text{最优下单量} = \sqrt[3]{\frac{2 \times \text{订单总额} \times \text{瞬时深度}}{ \text{波动率} }}

直接的效果是：百亿级基金大额交易冲击成本从0.8%降至0.2%。

在有了掩护的情况下，悄悄的开仓，避免冲击，造成价格的波动，以规避交易成本上升的风险。

AI缜密的思想，确实做到

6. 信息处理：非结构化的数据里去挖金矿：

这个东西可以这样说，就是AI在从一切可以挖掘的东西里挖掘，所以其丰富是我们难以想象的。有一天，CEO的秘书感冒发烧了，要请假就医。这在我们就是无稽之谈，而AI却会将这个东西大谈特谈，直到咀嚼的一点价值没有，才会放弃的。

以前关于交易标的的一切，都是AI可能需要的交易的信息，而更重要的是，AI会将这些我们视为没有价值的东西，做出量化的东西，而且还会追究其对交易标的的影响效率，而且都是数量化的。就像温度计一样，我们感觉发烧了，就是一个主观的，而AI拿出的是具体的发烧了多少的数据，更只要的是，AI1将进一步根据体温来对病情做出判断，而更惊奇的是他居然会对症下药，而且药量也在它的掌握之中。

不要觉得AI办不到这些，当你回忆一下前面我们举过例子，AI从马斯克发布的推文中的语法错误，推断出特斯拉股票大跌将近了。

AI是怎么推断的，我们不知道，但是它确实办到了。

而我们只在一篇文章这么短暂的时间里，就已经忘记了这个举证。

7. 市场监控：全维度异常检测：

典型监控维度：价格操作、财报欺诈、内幕交易、流动性陷阱，算法共振，甚至AI的存在，就是看谁的AI更高明，这叫AI监视AI。

在2024年GameStop事件中，AI提前17分钟检测到Reddit讨论出现了异常。2024年5月，Keith Gill（Roaring Kitty）时隔三年重返社交媒体发布表情包，引发GameStop股价单日飙升100%。AI系统在其发帖后17分钟内，检测到以下异常：一是 r/WallStreetBets板块流量同比暴涨300%；二是 涉及GME的帖子占比从5%骤升至40%。

你要是提前17分钟知道将发生什么的时候，你的抉择是什么？我反正要赌上自己的身价性命博一把的，而在17分钟之后，100%的涨幅，已经到账，何乐而不为？

8. 反身性应用：

利用AI预测AI：

刚才，我说了什么？就是AI监视AI，而最重要的是AI预测AI。显然，AI已经不把我们当做对手了，我们和它不在一个层次，我们仰视它，它甚至都不用俯视我们，就知道我们想干什么？

而未来可能就是AI针对AI战斗了，包括市场也是如此，最后就看谁的AI更高级一些。

而我们做的就剩下关掉电源这一个事了，包括AI的，也包括我们电脑的电源了。

反射循环模型：

代码：

P_{t+1} = f(\text{AI}_A(P_t), \text{AI}_B(\text{AI}_A(P_t)), ...)

策略：

a、监测头部量化机构订单流模式。

b、预判监管政策对AI策略的影响。

Citadel利用反射性套利策略使年化达到了29%。

三、AI炒股的现实瓶颈：

1. 数据幻觉的陷阱：

过拟合回测曲线（夏普率>3的策略90%失效）。

非平稳市场中的概念漂移问题。

谁首先解决了这个问题，谁的AI就是当下无敌的存在。而之所以叫瓶颈，就是在这儿卡住脖子了，过不去了。

2. 算法黑箱风险：

2010年道指闪电崩盘（AI链式反应）。闪电崩盘是算法失控的典型链式反应：人类指令触发AI抛售→算法共振导致流动性黑洞→幌骗行为放大恐慌。这就是市场同化引起的，当AI的发展到一定阶段时，策略将逐渐同化，什么意思？就是在相同的条件下，AI将步调一致做同一个动作，这就是道指闪崩的罪魁祸首。

所以AI的策略同化是必然的一个结果，也是它需要突破的一个瓶颈。

3. 博弈升级代价：

我们就是看看而已，AI就是策略生成器，一个接一个的策略生成，1000个策略的生成，不生成就会被淹没。

4. 监管套利困境：

a、欧盟MiCA法案限制AI高频交易。

b、中国“算法备案制”增加合规成本。

四、对散户的一些中肯的建议

1. AI工具分级使用：

2. 人机协作最优模式：

人机合一的流程示意

我们不能做到绝对AI，但是我们也可以部分AI，做到人机合一的模式。就像我最近做的比较多的一件事，就是在deepseek之上，探讨一些交易的策略，然后拿到平台上回测验证，然后再去修改，再去回测，来来回回，总算解决了以前交易策略的拿来主义，好了就用，不好继续找。最重要的是，我的一些想法终于可以在策略中得到反映了，这也是我比较欣慰的。

3. 关键认知升级：

a、从“预测价格”转向“预测概率分布”。

b、从“技术指标”转向“多模态数据融合”。

c、从“战胜市场”转向“管理不确定性”。

总之一条，AI怎么做，我们就怎么做，虽然追不上，但是总比那些还在怀疑犹豫的人强。

五、AI未来演进方向：

这个简单说三点：

量子AI交易：Google量子处理器已实现组合优化速度提升1亿倍。

联邦学习：多家机构联合建模而不泄露私有策略。

DAO+AI：去中心化自治组织驱动AI策略进化（如Numerai）。

市场最终的格局：AI将成为市场本身——2026年预计75%的交易量由AI驱动（麦肯锡的一份报告显示）。所以普通投资者要么学会与AI共生，要么被算法吞噬，中间没有第三条路。

我使用了比较夸张的口吻，本身我是被AI的惊讶到了，而透过逐渐的探讨，我发现了对AI的更多的未知的时候，我感觉到了害怕。

以上所述，纯属个人观点，欢迎在评论里发表不同观点，我们一起探讨~

来源：行走吧木头