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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-08-31 15:50 | 等级: |
平台:Android | 厂商: AI卷疯了,唯独炒股不灵股份有限公司 | 官网:暂无 |
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标签: AI卷疯了,唯独炒股不灵 AI卷疯了,唯独炒股不灵最新版 AI卷疯了,唯独炒股不灵中文版 |
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AI卷疯了,唯独炒股不灵2024更新吕布和三藏分立两侧,调动法则之力镇压开天斧,陆玄则来到开天斧前
> 厂商新闻《AI卷疯了,唯独炒股不灵》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-08-31 22:37
作者:高恒
8月的A股,涨得像梦一场。上证十年新高,北证创纪录,成交额一口气干到2.8万亿。满屏都是热搜、满仓都是绿的股民突然变红,牛市的味道真就来了。
可就在大家热血沸腾时,一件事却让人冷静:那些吹了两年的“大模型炒股”,一个都没预测到这波行情。BloombergGPT没反应,国内量化模型集体哑火,K线预测神器失灵了。你说AI多聪明,它为啥连这波大行情都看不出来?更别提网上那些教你“用大模型躺赢炒股”的视频、教程,照着做反而亏得更快。
难道大模型真没用?还是,这个世界本来就不是给它设计的?
一、大模型炒股,卷了三年换来一地鸡毛
大模型进军金融,最早能追溯到2023年,彼时的BloombergGPT横空出世,像一枚资本界的重磅炸弹。
彭博社把几十年来积攒下的金融新闻、财报、研报、终端交流语料,全都喂给了这个模型,它的专业程度一度被誉为“的GPT高定版”。它能读公告、能懂术语、能分析情绪,输出的分析精准又高效,是当时量化机构眼里的顶配AI。但问题也随之而来——它太贵、太封闭、太黑箱。个人开发者用不起,小型机构够不着,最终只是少数大机构的专属玩具。
真正把“金融大模型”概念带到大众视野的,是2024年之后的开源浪潮。各种中文金融模型、行情插件、K线预测框架层出不穷。大模型不再只是“读新闻”的助理,它能生成代码、分析股价、预测趋势,甚至接入chat框架变成了“AI炒股顾问”。
但兴奋很快变成失望。
无数用户照着教程一步步配置完模型,回测结果看着靠谱,一跑实盘就扑街。K线预测模型Kronos上线后一度火爆全网,但仅仅两周,Github issue区就被“预测不准”“实际无效”的反馈刷爆。大模型能说能算,就是赚不到钱。
到了2025年,“炒股靠大模型”已经从一场全民热潮变成一地鸡毛。
行业也在自我调节。没人再奢望一个模型能准确告诉你“今天买什么、明天涨多少”。人们开始转向更现实的用法——让AI当工具、做分析、写代码、查数据。你可以不问它“买不买”,但它能帮你看财报、找公告、写回测、扫舆情。AI不再是操盘手,而是增强人类的插件。
某种程度上,这也像是大模型的一次“自我降维”:炒股它搞不定,但做研究员、写分析师助手,它还行。
可问题也才刚刚开始。
二、金融最难,因为它最像“无序的自然界”
从数据密度上讲,金融市场几乎是AI最理想的训练场。每天有数十亿条价格变动、情绪数据、新闻快讯、政策公告,堪称信息的马拉松。可偏偏就是这个最富数据的领域,成了AI最“搞不定”的地方。
问题出在哪?就两个字:噪声。
金融数据的信噪比,低到令人发指。99%的信息都是噪声,真正能预示未来方向的“信号”少之又少,而且极其脆弱。更关键的是,这些信号一旦被市场识别,就会被迅速套利,最后消失无踪。
这就是金融界一个最残酷的规律:Alpha衰减。
所谓Alpha,简单理解就是“稳定赚钱的能力”——比市场平均表现更好、能跑赢大盘的策略。量化交易的本质,就是在海量数据中,找出那些尚未被发现的Alpha,然后在它被发现前,悄悄赚完最后一笔。
但市场是“活”的。你发现一个信号,别人也会发现。你在用模型预测公告后1小时股价会上涨3%,别人就会提前10分钟下单,再过一阵,大家在公告一发出之前就把这3%的空间抬没了。最终,这个规律失效,Alpha归零。
这才是K线预测模型集体扑街的真相。像Kronos这样的模型,本质就是从公开历史数据中,寻找价格波动的规律。但K线数据是所有交易者最熟悉的数据,全世界的程序员已经挖了几十年,它早就没有可以“预测未来”的剩余价值了。
再强的模型,拿的都是被挖烂的数据。
你觉得它找到了规律,其实它只是在历史里“对号入座”。到了真实市场,那些所谓的模式,不是压根不存在,就是活不过明天早上九点半。
更极端一点讲:金融市场就是一个自毁规律的系统。
任何被发现的规律,都会因交易行为本身而被打破。
这就是为什么,GPT能下围棋、能写诗、能答辩,但在金融预测上,反而一败涂地。
AI不是不聪明,而是它面对的是一个拒绝规律存在的对手。
三、大模型不能预测未来,但可以帮你看清现在
既然模型不靠谱,K线没用,Alpha又会衰减,那AI在金融世界到底还能干点啥?
一句话:大模型不是你的股神,但可以是你的外脑。
过去两年,金融圈已经悄悄完成了一个大转向——从炒股预测,转向研究增强。不再追求“AI告诉我买什么”,而是让AI帮我“更快查财报、更快读公告、更快完成回测、更快搞定代码”。最典型的例子,就是BloombergGPT的真实应用。
彭博从不承诺“帮你赚钱”,但它能做到的,是用独有的数据体系,把新闻拆词、把财报结构化、把公告智能解读,然后推到量化研究员眼前。策略怎么配、模型怎么用,还是人自己定。它不过是你手里的放大镜,不是水晶球。
再看开源界,越来越多的开发者放弃“炒股梦”,而是把大模型当作数据助手:一边跑AutoGPT智能体自动抓取市场情绪;一边用LangChain整合财报、分析机构评级;一边接入n8n工作流工具让整个分析链条无缝衔接。
这些AI不预测涨跌,但它们能用“秒级反应”处理你手上的信息,生成代码、写Python策略、清洗数据、跑回测,统统搞定。你再也不用从零写脚本,或者逐条查公告。它替你干脏活累活,让你更专注于策略框架和认知判断。
这才是大模型该有的位置——一个认知增量工具,而不是一个替代判断的交易引擎。
真正能赚钱的,不是AI,而是有策略的人 + 高效的AI。
当你放弃幻想,让AI别再“帮我炒股”,而是“帮我看清楚”,你才真的走进了金融与AI结合的正确打开方式。
尾声|AI越强大,人越该清醒
AI可以看图、读报、算账,甚至在几秒钟内完成一个交易逻辑的全流程分析,但它永远无法取代对不确定性的判断、对市场博弈的感知,以及对人性波动的体察。
这些,恰恰是金融的核心。
你真正想赚到的钱,从来不是靠“抄对模型”,而是靠比别人更快看清一件事、比别人更敢于下判断、比别人更有认知闭环的能力。
大模型不会给你答案,但它能帮你构建问题、梳理信息、验证假设,它是一个研究型战友,而不是自动提款机。如果你指望它替你炒股,它不会让你亏光,但一定会让你看不懂。
AI炒股,不靠谱。但人用AI炒股,用得对,未必没戏。
未来属于什么样的人?也许是这样的——既相信AI的效率,又不迷信AI的判断;既擅长提问,又敢于承担决策;既能调动模型,又能保留怀疑。
牛市来了,不妨也把这个问题问给自己:你要做的是炒股的人,还是思考的人?
一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据
五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。
六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性
七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;
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