你對(duì)AI炒股的理解，可能都是錯(cuò)的

文 ｜ 闌夕

在經(jīng)歷幾輪大事件發(fā)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(zhàn)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(gè)月的時(shí)間里創(chuàng)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(shí)驗(yàn)虧麻了的A股股民，當(dāng)時(shí)用的最多的模型是DeepSeek；

結(jié)果我們也看到了，DeepSeek反而成為了比賽里表現(xiàn)最亮眼的模型之一，在最后關(guān)頭被Qwen的All in策略反超之前，一直保持著大幅領(lǐng)先。

于是AI炒股的口碑在市場上開始出現(xiàn)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(jīng)成了一個(gè)熱門搜索項(xiàng)，有的項(xiàng)目已經(jīng)獲得了幾千個(gè)星標(biāo)，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(jīng)不剩多少聽眾了，指數(shù)一度突破4100點(diǎn)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(bào)路徑，于是滑坡到寄希望于讓AI全權(quán)操盤，以自動(dòng)化的方式給自己賺錢，倒是不難理解。

只是認(rèn)知上的偏差，遲早也都會(huì)補(bǔ)課補(bǔ)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(yè)機(jī)構(gòu)，都做不到完全吃透市場，在每日海量的相關(guān)信息里，分辨出哪些是噪音，哪些是信號(hào)。

是的，識(shí)別噪音與信號(hào)，就是我認(rèn)為AI——準(zhǔn)確的說是金融類AI產(chǎn)品——切入股市最有機(jī)會(huì)的地方。

就在AI炒股形勢(shì)依然混亂的時(shí)候，華泰證券旗下的AI漲樂正式發(fā)布了1.0版本。

其實(shí)這款產(chǎn)品在去年10月剛上線的時(shí)候我就有關(guān)注，作為某種意義上的「正規(guī)軍」，漲樂在AI+金融賽道里的探索一直以來都相當(dāng)克制。

比如跟產(chǎn)品內(nèi)置的數(shù)字人進(jìn)行對(duì)話，再怎么逼問它，也不會(huì)在專業(yè)分析之外得到能直通決策層的回答，這跟動(dòng)輒省略分析過程直接展示結(jié)果的野路子，區(qū)別很大。

克制的背后，更多還是因?yàn)锳I炒股還遠(yuǎn)沒有到能自動(dòng)化處理一切的程度，任何讓AI直接輸出結(jié)果的行為，其實(shí)都違背了金融領(lǐng)域權(quán)責(zé)對(duì)等的基本常識(shí)。

換句話說，在現(xiàn)有的技術(shù)手段下，讓AI全權(quán)操盤并深入股票交易的決策層，可以作為一個(gè)整活樂子看，但絕不能當(dāng)真。

從去年到現(xiàn)在，AI漲樂與它的1.0版本差不多相隔了100天，這在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里或許并不算長，但放在多數(shù)產(chǎn)品以周為單位進(jìn)行迭代的AI行業(yè)，已經(jīng)足見耐心。

而與其說這是一次更新，我更愿意認(rèn)為AI漲樂在這100天里徹底「想明白了」，于是把產(chǎn)品重做了一遍。

在AI漲樂最新發(fā)布的版本中，除了上新的功能引導(dǎo)之外，一級(jí)菜單只有早點(diǎn)聽、特別提醒、任務(wù)助手三個(gè)部分，分別對(duì)應(yīng)宏觀發(fā)散、微觀收斂、具體執(zhí)行這三種信息獲取方式。

也就是說，AI漲樂整個(gè)產(chǎn)品，都是圍繞著「信息質(zhì)量」這個(gè)關(guān)鍵詞構(gòu)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(shù)據(jù)、行業(yè)事件，而不是泛濫成災(zāi)的小作文。

這也就意味著，AI漲樂的綢繆其實(shí)在于認(rèn)知層而非決策層，相比于直接甩出來買入和拋售的結(jié)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(xì)化的認(rèn)識(shí)股市。

顯然，這是一個(gè)更具長期價(jià)值的方向。

同樣是早期AI炒股的那波風(fēng)潮，除了眾所周知的幻覺外，不少人還反應(yīng)通用大模型往往都存在缺乏股票交易的常識(shí)性問題。

比如一支股票一次至少買100股、每筆交易都會(huì)產(chǎn)生手續(xù)費(fèi)，這些初入股市就能了解到的準(zhǔn)則，在AI這里并不會(huì)被納入考量范圍。

如果不懂規(guī)則就可以貿(mào)然給出投資建議，那這份建議顯然也并不具備什么參考價(jià)值，在能真正實(shí)現(xiàn)AI全盤接管炒股之前，這也是產(chǎn)品亟待解決的問題。

AI漲樂之所以在用戶側(cè)廣受信任，一方面是它雙模型的混合架構(gòu)——垂直模型保證專業(yè)性，通用模型理解用戶的自然語言表達(dá)——天然就是為金融領(lǐng)域的準(zhǔn)入門檻而設(shè)計(jì)的，再疊加上Agent高效過濾信息的執(zhí)行能力，可以輕松承擔(dān)起「入行助手」的角色。

另一方面，背靠華泰證券的商級(jí)數(shù)據(jù)，讓模型對(duì)千行百業(yè)的理解更加趨近于本質(zhì)。

比如張朝陽在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場提出了一個(gè)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(shí)相當(dāng)理性且專業(yè)：

對(duì)于產(chǎn)業(yè)下游（金店）而言，過度漲幅不僅會(huì)導(dǎo)致成本上升，也會(huì)影響人們的購買欲降低銷量，并不完全是個(gè)好事；產(chǎn)業(yè)中游（工廠）本身商業(yè)模式靠的就是加工費(fèi)，金價(jià)的漲跌跟他們的生意并不存在直接聯(lián)系；

最終利好的，是以開采為生的產(chǎn)業(yè)上游，金價(jià)上漲會(huì)直接反饋到利潤數(shù)字上，是這輪價(jià)格變動(dòng)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(jí)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(jià)值的地方。

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(gè)共同特質(zhì)，就是能在海量信息和機(jī)會(huì)中，快速識(shí)別出什么是信號(hào)、什么是噪音。

奧利里的這項(xiàng)技能，其實(shí)出自喬布斯，他坦言在兩人共事的那段時(shí)間里，喬布斯并不是一個(gè)好相處的人，因?yàn)槎鄶?shù)時(shí)候喬布斯都會(huì)把來自他人的需求當(dāng)做噪音不予理會(huì)，唯有專注于信號(hào)，最終才能成就偉大的產(chǎn)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(hào)的貓鼠游戲里。

不世出的喬布斯注定是極少數(shù)的，人是受感情驅(qū)動(dòng)的生物，絕大多數(shù)信息在人類這里天然都會(huì)有好與壞的判斷。

這恰恰是AI有能力介入的部分，如果調(diào)教得當(dāng)，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(hào)與趨勢(shì)。

這也進(jìn)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(zhuǎn)于各個(gè)APP找信息的過程，把信號(hào)整合進(jìn)一個(gè)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(yè)媒體多年以來的失位而補(bǔ)課。

CNBC曾披露過一些商界大佬的閱讀習(xí)慣，包括巴菲特、蓋茨、舒爾茨在內(nèi)的人，都會(huì)把華爾街日?qǐng)?bào)等知名刊物放進(jìn)每日必讀清單里。

這同樣是一個(gè)很值得討論的現(xiàn)象，大佬們之所以愿意把日復(fù)一日的枯燥閱讀堅(jiān)持下來，顯然也是因?yàn)閷I(yè)媒體的信號(hào)密度，往往是遠(yuǎn)高于噪音的。

但是在中國，我們更加熟悉的畫面是，所有事實(shí)與觀點(diǎn)都被混在一起塞進(jìn)臃腫的投資社區(qū)，普通人在閱讀時(shí)便不可避免地選出那些所謂吸睛的內(nèi)容，由此陷入泥沙俱下的信息陷阱。

AI漲樂其實(shí)在這方面下了很多功夫，比如把數(shù)字人的擬人化陪伴，融入到日常的行情解讀、交易引導(dǎo)、信息推送等環(huán)節(jié)里，要的就是增強(qiáng)產(chǎn)品的易用性，給普通人提供出更愿意接收消化信號(hào)的體驗(yàn)感。

還是那句話，科技發(fā)展的本質(zhì)，是讓工具不斷適應(yīng)人，而不是反過來讓人去追逐工具。

作為長坡厚雪的行業(yè)，AI+金融的融合注定會(huì)是慢的，但回報(bào)也同樣是肉眼可見的豐厚。

在慢賽道里錨定用戶價(jià)值做長期的事，AI漲樂的定力在這個(gè)時(shí)代里，并不多見。