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你對AI炒股的理解，可能都是錯的

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你對AI炒股的理解，可能都是錯的

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你對AI炒股的理解，可能都是錯的

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文 ｜ 闌夕
在經歷幾輪大事件發酵后 ， AI炒股的狂熱情緒空前高漲 。
就幾家主流模型截止目前的戰績而言 ， 上下限的差距依然很大 ， 而且這些差距 ， 很大程度上還是跟自身比出來的：
去年年中 ， 海外一名高中生剛曬出了自己用Chat GPT選擇的投資組合 ， 在兩個月的時間里創造了超過25%的收益；
到了年底那次AI炒股大賽上 ， GPT赫然變成了吊車尾 ， 是所有參賽模型中損失最大的；

同樣 ， 最初那批以身入局 ， 做AI炒股實驗虧麻了的A股股民 ， 當時用的最多的模型是DeepSeek；
結果我們也看到了 ， DeepSeek反而成為了比賽里表現最亮眼的模型之一 ， 在最后關頭被Qwen的All in策略反超之前 ， 一直保持著大幅領先 。
于是AI炒股的口碑在市場上開始出現分歧 ， 并演化出「賺了的都說好、虧了的罵不停」這幅略顯荒誕的畫面 。
包括在Github上 ， 開源AI炒股工具已經成了一個熱門搜索項 ， 有的項目已經獲得了幾千個星標 ， 證明AI炒股這條賽道需求旺盛雖然不假 ， 但供給也并不稀缺 。
以致于在情緒的裹挾下 ， 再怎么去科普AI炒股的原理 ， 已經不剩多少聽眾了 ， 指數一度突破4100點的上行期 ， 人人都想分一杯羹 ， 卻苦于找不到高確定性的回報路徑 ， 于是滑坡到寄希望于讓AI全權操盤 ， 以自動化的方式給自己賺錢 ， 倒是不難理解 。
只是認知上的偏差 ， 遲早也都會補課補回來 ， 原因很簡單 ， 就目前而言 ， 普通投資者、通用大模型乃至不少專業機構 ， 都做不到完全吃透市場 ， 在每日海量的相關信息里 ， 分辨出哪些是噪音 ， 哪些是信號 。
是的 ， 識別噪音與信號 ， 就是我認為AI——準確的說是金融類AI產品——切入股市最有機會的地方 。
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就在AI炒股形勢依然混亂的時候 ， 華泰證券旗下的AI漲樂正式發布了1.0版本 。

其實這款產品在去年10月剛上線的時候我就有關注 ， 作為某種意義上的「正規軍」 ， 漲樂在AI+金融賽道里的探索一直以來都相當克制 。
比如跟產品內置的數字人進行對話 ， 再怎么逼問它 ， 也不會在專業分析之外得到能直通決策層的回答 ， 這跟動輒省略分析過程直接展示結果的野路子 ， 區別很大 。
克制的背后 ， 更多還是因為AI炒股還遠沒有到能自動化處理一切的程度 ， 任何讓AI直接輸出結果的行為 ， 其實都違背了金融領域權責對等的基本常識 。
換句話說 ， 在現有的技術手段下 ， 讓AI全權操盤并深入股票交易的決策層 ， 可以作為一個整活樂子看 ， 但絕不能當真 。
從去年到現在 ， AI漲樂與它的1.0版本差不多相隔了100天 ， 這在互聯網行業里或許并不算長 ， 但放在多數產品以周為單位進行迭代的AI行業 ， 已經足見耐心 。
而與其說這是一次更新 ， 我更愿意認為AI漲樂在這100天里徹底「想明白了」 ， 于是把產品重做了一遍 。
在AI漲樂最新發布的版本中 ， 除了上新的功能引導之外 ， 一級菜單只有早點聽、特別提醒、任務助手三個部分 ， 分別對應宏觀發散、微觀收斂、具體執行這三種信息獲取方式 。

也就是說 ， AI漲樂整個產品 ， 都是圍繞著「信息質量」這個關鍵詞構建起來的 ， AI所做出的分析 ， 都基于高密度的資金流向、漲跌數據、行業事件 ， 而不是泛濫成災的小作文 。
這也就意味著 ， AI漲樂的綢繆其實在于認知層而非決策層 ， 相比于直接甩出來買入和拋售的結論 ， 它并不在意如何能撮合交易 ， 而是幫助人們更加深度、精細化的認識股市 。
顯然 ， 這是一個更具長期價值的方向 。
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同樣是早期AI炒股的那波風潮 ， 除了眾所周知的幻覺外 ， 不少人還反應通用大模型往往都存在缺乏股票交易的常識性問題 。
比如一支股票一次至少買100股、每筆交易都會產生手續費 ， 這些初入股市就能了解到的準則 ， 在AI這里并不會被納入考量范圍 。
如果不懂規則就可以貿然給出投資建議 ， 那這份建議顯然也并不具備什么參考價值 ， 在能真正實現AI全盤接管炒股之前 ， 這也是產品亟待解決的問題 。
AI漲樂之所以在用戶側廣受信任 ， 一方面是它雙模型的混合架構——垂直模型保證專業性 ， 通用模型理解用戶的自然語言表達——天然就是為金融領域的準入門檻而設計的 ， 再疊加上Agent高效過濾信息的執行能力 ， 可以輕松承擔起「入行助手」的角色 。

另一方面 ， 背靠華泰證券的商級數據 ， 讓模型對千行百業的理解更加趨近于本質 。
比如張朝陽在發布會現場提出了一個人們喜聞樂見的問題「黃金上漲帶來了什么影響？」 ， AI漲樂的觀察其實相當理性且專業：
對于產業下游（金店）而言 ， 過度漲幅不僅會導致成本上升 ， 也會影響人們的購買欲降低銷量 ， 并不完全是個好事；產業中游（工廠）本身商業模式靠的就是加工費 ， 金價的漲跌跟他們的生意并不存在直接聯系；
最終利好的 ， 是以開采為生的產業上游 ， 金價上漲會直接反饋到利潤數字上 ， 是這輪價格變動的最大贏家 。
能理解嗎？在用戶這邊的體感上 ， AI漲樂成了人人皆可擁有的專家級信息助手 ， 這種授人以漁式的信息輸出 ， 才是AI真正能演化出價值的地方 。
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加拿大投資人凱文·奧利里曾在一檔播客里提到 ， 自己這么多年以來所有接觸過的成功者身上都有一個共同特質 ， 就是能在海量信息和機會中 ， 快速識別出什么是信號、什么是噪音 。
奧利里的這項技能 ， 其實出自喬布斯 ， 他坦言在兩人共事的那段時間里 ， 喬布斯并不是一個好相處的人 ， 因為多數時候喬布斯都會把來自他人的需求當做噪音不予理會 ， 唯有專注于信號 ， 最終才能成就偉大的產品 。
很大程度上 ， 大A的投資者們每天就處在忙于分辨噪音和信號的貓鼠游戲里 。
不世出的喬布斯注定是極少數的 ， 人是受感情驅動的生物 ， 絕大多數信息在人類這里天然都會有好與壞的判斷 。
這恰恰是AI有能力介入的部分 ， 如果調教得當 ， 它完全可以演化出信息收集這條長板 ， 摒棄不必要的談情緒、講故事的噪音 ， 并從中觀測出信號與趨勢 。
這也進一步解釋了 ， 為什么我說就目前而言 ， 讓AI替代人來完成交易決策是一種本末倒置 ， 它最需要代勞的場景 ， 是我們每天都輾轉于各個APP找信息的過程 ， 把信號整合進一個簡潔的頁面送到人們手里 。
很大程度上 ， AI漲樂做的事 ， 也是為專業媒體多年以來的失位而補課 。
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CNBC曾披露過一些商界大佬的閱讀習慣 ， 包括巴菲特、蓋茨、舒爾茨在內的人 ， 都會把華爾街日報等知名刊物放進每日必讀清單里 。
這同樣是一個很值得討論的現象 ， 大佬們之所以愿意把日復一日的枯燥閱讀堅持下來 ， 顯然也是因為專業媒體的信號密度 ， 往往是遠高于噪音的 。
但是在中國 ， 我們更加熟悉的畫面是 ， 所有事實與觀點都被混在一起塞進臃腫的投資社區 ， 普通人在閱讀時便不可避免地選出那些所謂吸睛的內容 ， 由此陷入泥沙俱下的信息陷阱 。
AI漲樂其實在這方面下了很多功夫 ， 比如把數字人的擬人化陪伴 ， 融入到日常的行情解讀、交易引導、信息推送等環節里 ， 要的就是增強產品的易用性 ， 給普通人提供出更愿意接收消化信號的體驗感 。
還是那句話 ， 科技發展的本質 ， 是讓工具不斷適應人 ， 而不是反過來讓人去追逐工具 。
作為長坡厚雪的行業 ， AI+金融的融合注定會是慢的 ， 但回報也同樣是肉眼可見的豐厚 。
【你對AI炒股的理解，可能都是錯的】在慢賽道里錨定用戶價值做長期的事 ， AI漲樂的定力在這個時代里 ， 并不多見 。

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