看到很多人不认可 AI Trading,甚至将其窄化为“用机器学习优化一下均线策略”,我想聊聊自己对这个词汇的理解。
首先,我们不能用过去或者现在去定义未来。AI Trading 是进行时,更是将来时。就像 Agent 概念刚出来时,人类也没想到它会进化得如此迅速。从 ChatGPT 的风靡全球,到 Transformer 架构的普及,再到如今的 LLM,AI Trading 的上限其实早已不是人的限制,而是模型、技术架构、数据飞轮以及算力(能量)的限制。
AI Trading 绝不是简单的工具升级,而是一场从“人+工具”走向“系统自治”的范式级变革。
1. 不是“回测优化”,而是“发明新市场机制”
就像电的发明一样,AI Trading 真正需要的是发明和创造,而不是基于目前历史数据的归纳或者策略回测。过去大多数量化交易本质上是统计套利,如果一直在重复过去的事情,那当然算不上范式级的进步。
AI Trading 的真正潜力在于其生成式与探索式能力,它能够发明人类从未见过的交易模式、流动性获取方式,甚至是全新的金融原语。未来的 Agent 不再仅仅是执行指令的工具,而是自主发现 Alpha 的主体。它们可以通过多模态数据(新闻、卫星图像、链上行为、社交情绪)实时构建世界模型,然后生成并验证新的假设。
这就像早期互联网,一开始大家觉得“电子邮件+网页”就够了,后来才涌现出平台经济、算