界面新闻记者 |

界面新闻编辑 | 宋烨珺

最近，“养龙虾”（部署、调教、使用开源AI智能体OpenClaw）爆火全网，不少投资者纷纷涌入这波热潮。

界面新闻注意到，近日社交媒体上有关“用龙虾炒股”的各类讨论愈发火热，有人惊叹于“龙虾”可以7*24小时智能盯盘的高效、便捷，有人感慨“用龙虾炒股，token费用比手续费贵了不止10倍”，有人在到处咨询OpenClaw的情况，也有人对“用龙虾炒股”的安全性和可靠性提出了质疑……

自从去年DeepSeek爆火以来，越来越多的A股投资者开始尝试以不同的姿态来拥抱AI，不过，他们实际的使用体验却各不相同。

投资者陈雪（化名）曾辗转于多个AI大模型平台寻求“致富密码”，却在大牛市的背景下整体亏损近20%，用她的话来说：“一片真心终是错付”。

在华南地区某量化团队负责人秦鹏（化名）看来，AI“搭子”堪称“投研神器”，工作效率提高了数倍之多。

AI在炒股场景里目前有怎样的表现？

遇到问题，先去“豆包一下”，已经成为广东游资何峰（化名）下意识的反应。

不管是突发消息，还是新的题材概念，通常只需要1-2分钟，就能得到一个初步的答案，如果觉得有深入研究的必要，就再花点时间修改关键词和提问方式，几分钟以后，一个更加符合预期的答案也是“手到擒来”。

在AI大模型出现之前，面对同样的问题，何峰往往需要花费大量的时间去浏览新闻网站、股票论坛、社交媒体等，收集到足够多的信息以后，还得自己再去进行整合和分析，才能够得到一个差强人意的答案。

秦鹏喜欢将自己的量化选股模型和AI大模型结合在一起使用。

他的量化选股模型每天会结合资金流、市场热度、量价走势等因素自动筛选出一批个股，然后根据这些个股的基本面、热点题材等情况进行二次筛选，锁定出最终的目标，有了AI大模型的辅助以后，每天用在人工筛选这部分的工作时间从原来的3-5个小时缩短到了30-50分钟，效率提升了数倍。

此外，在编写或者修改选股模型时，秦鹏偶尔也会将一些简单的任务交给AI大模型去处理。

“高效”是很多投资者在谈到AI炒股的时候最先想到的关键词，光A股上市公司就有5000多家，各种类型的财经信息更是24小时不间断更新，从这些海量信息中去提取出自己需要的那部分，已经远远超出了任何单一投资者的能力范围，而这种庞杂的工作对于AI来说是“小菜一碟”。

但是多位受访人士也不约而同地对界面新闻谈到，很多时候AI大模型给出的答案并不靠谱。

比如，向AI大模型询问某只个股与某一热点题材的关系，通常很快就能得到一个看上去十分有理有据的答案，而实际上很多内容却缺乏事实依据。

还有投资者举例，让AI大模型寻找市场上PE最低的10只个股，实际上它只去抓取几十只个股的数据就给出了答案，其中部分数据还可能是往年的，甚至是错误的。

AI“搭子”还经常展现出“讨好型人格”。

比如你问它“A比B更好吗？”它会给你罗列很多信息来支持这一判断。但是当你反过来问它“B比A更好吗？”的时候，同样也会得到很多论据的支持。如果你先让它分析了某一个行业，再问它当前有哪些行业值得关注，前面问到过的行业往往会位列其中。

几乎所有受访人士在使用AI大模型炒股的过程中都遇到过“AI幻觉”的情况，即AI大模型给出的回答看似合理、全面，实际上却编造了大量不存在的事实、数据、事件等，甚至违背了基本的常识，是在一本正经的“胡说八道”。

在投资领域，任何一次决策失误都可能带来“真金白银”的损失，上述现象导致了衍生问题，虽然投资者只需要几分钟在AI大模型那里得到一个答案，但接下来却需要花费数倍的时间去给AI“批改作业”，或者需要不断调整自己的提问方式，试图让AI给出一个更加靠谱的回答。

陈雪最初是在了解到DeepSeek背后的幻方量化很牛以后，才决定尝试使用AI大模型来炒股的。

很多头部量化私募都公开表示自己在AI领域有所布局，但外界几乎没有人能够真正了解到，AI究竟在相关公司的投资决策过程中扮演着怎样的角色，对于公司的收益率具体有多大的影响，这其中又有多少是高频交易贡献的？

在上海某头部量化私募相关人士看来，在炒股的过程中简单问一下AI大模型，和真正应用了AI技术的量化投资，是两个完全不同的概念。

一般而言，量化投资是借助数学模型、统计方法与计算机程序，替代主观判断来开展投资决策的一种投资方式，具备纪律性强、数据驱动、持仓分散、风控严格等特点。

对于在投资过程中使用了AI大模型的绝大多数的普通投资者而言，本质上其实还是由人来做出最终的投资决策，仍然属于主观投资的范畴，同时其持仓数量往往也十分有限，难以通过分散持仓来对冲掉部分由AI决策失误带来的风险。

另一方面，很多投资者在炒股过程中习惯使用的豆包、千问、DeepSeek等通用大模型，与量化私募自研的AI模型也存在本质差异。

据界面新闻了解，量化私募在人工智能领域主要围绕AI三要素，即数据、算力、算法三个维度不断加大投入。

有业内人士对界面新闻分析称，数据是训练AI模型的基础，在金融投资领域，真实、及时、完整的高质量数据尤其关键，而通用大模型在训练时更多基于本文数据，缺乏足够多的高质量的金融领域数据。

算力方面，虽然通用大模型整体的硬件投入可能远超单一的量化私募，然而由于其覆盖的领域更加广泛，训练量也会更大。

算法层面，目前头部量化私募普遍采取“自研”模式，其底层算法普遍与通用大模型一致，但是微调方向完全不同，核心算法也往往是这些私募的“最高机密”，几乎不可能向外界公开。

该业内人士还谈到，部分券商等机构也在积极推进金融领域垂类AI模型的落地。不过，这些机构虽然更加聚焦于金融领域，也拥有许多最新的金融数据，但是其在AI模型方面的研究，很大程度上受限于算力投入成本以及合规等方面的约束，实际上依然很难满足投资者的期待。

“就算与AI量化模型在各方面都相差甚远，但是通用大模型毕竟集众多投资知识于一体，为何不能像那些主观投资大佬一样给出更合理的投资建议呢？”不少投资者都和陈雪一样曾经有过类似的疑惑。

对此，成都游资任宇在接受界面新闻采访时表示：“主观投资者对于数据精准度的要求可能没有量化投资那样苛刻，但是其决策同样需要基于最新的、相对准确的数据，而通用大模型抓取到的数据往往并不及时，还可能有一部分被污染的数据，基于这些数据给出的分析回答并不靠谱。”

“更关键的问题在于AI大模型缺乏一套完善的投资体系。每一种投资策略都有其特点和适用的市场环境，从不同策略的角度来看，关于个股买卖点的结论可能是完全不同的。比如某只个股站在中长线投资者的角度来看可能是买入良机，在超短线投资者看来则应该卖出。AI大模型确实学习了很多的投资策略，但是它在训练过程中缺乏各种策略实战数据的支持，所以很难分得清这些策略背后真正的逻辑和区别。”任宇表示。

如果将某些投资大佬的投资框架和投资理念“喂”给AI，让他按照大佬的逻辑来给出回答是否效果会更好？

曾经尝试这样做的秦鹏用结果投了反对票，在他看来，能够“喂“给AI的都是大佬过往公开的观点、逻辑等，大佬本身在公开分享时，很可能就没有或者说不能够完全毫无保留地表达出自己的投资理念和逻辑，而且大佬的投资体系也会随着市场环境的变化而不断进化。

另外，就算AI大模型能够给出更加合理的投资建议，投资者真的会严格按照AI给出的策略去执行吗？答案可能是未必。

面对高效但是可能并不靠谱的AI“搭子”，普通投资者如何使用才是最优解？

“完全依赖AI进行投资决策肯定是行不通的，还是要先建立起自己的投资体系。”复盘过去一年多的使用体验以后，陈雪得出了这样的结论。

最近，她已经暂停了实盘交易，决定先静下心来学习更多的投资知识，等学有所成之后再重启自己的投资实践，在这一过程中，她也发现了AI大模型新的闪光点：“它的文本分析能力真的很厉害，用来搜索和总结各种投资知识棒极了！

对AI“搭子”满意度较高的秦鹏结合自己的使用体验对界面新闻介绍，在信息收集阶段AI的工作效率远超人类，这点毋庸置疑，所以这部分工作可以更多交给AI来处理；在信息分析阶段，AI同样更加高效，不过也容易犯一些错误，所以可以尝试通过改变提问方式、增加更多的提示语，去帮助AI进行更加合理的分析；而投资决策环节难度相对更大，对于投资者来说也更为关键，所以这部分的工作需要人主观去做更多的判断。

受访人士普遍认为，未来AI大模型会进化得越来越好用，也会诞生很多好用的金融投资领域的AI垂类模型，不过，AI也并不会完全取代人类进行投资决策，而是会更多地以辅助工具的角色存在，人机协同仍然将会是大势所趋。

一方面，AI模型是人训练出来的，投入多少的算力去训练AI、把哪些数据“喂”给AI、以及采用怎样的算法技术路径，这些都是由人来决定的，至少在未来一段时间内，AI还没有办法完全脱离人的掌控而独立存在。

AI模型普遍是从历史数据中寻找规律，而在股市中历史从来都不会简单地重复，“黑天鹅”随时可能发生，AI模型天然缺乏处理类似场景的能力，所以在投资领域很难出现一个全能的“Agent”。

另一方面，也许单纯从技术的角度来讲，未来有一天AI炒股确实可以比普通人做的更好，但是一系列潜在的风险决定了我们几乎不可能把所有的决定权都交给AI。”

比如，策略的趋同一直是投资领域备受关注的问题，当越来越多的机构和投资者使用相同或者类似的数据以及相似的方法来训练AI以后，很可能会产生很多趋同的策略，由此导致的趋同交易也将加剧个股和市场的同向波动，容易诱发市场的系统性风险。

再比如，AI模型具有黑箱特性，其投资决策过程往往难以追溯，一旦引发异常后果，模型无法担责，同时事后也很难厘清在相关事件中人为因素是否产生影响。如果可以完全放权给AI的话，部分群体通过影响和控制AI来操纵市场的情况也将变得更加隐匿和无法控制。所以从监管的角度来说，为了防范相关风险，大概率也会把AI在金融领域的应用限制在一定的范围内。

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界面新闻编辑 | 宋烨珺

最近，“养龙虾”（部署、调教、使用开源AI智能体OpenClaw）爆火全网，不少投资者纷纷涌入这波热潮。

界面新闻注意到，近日社交媒体上有关“用龙虾炒股”的各类讨论愈发火热，有人惊叹于“龙虾”可以7*24小时智能盯盘的高效、便捷，有人感慨“用龙虾炒股，token费用比手续费贵了不止10倍”，有人在到处咨询OpenClaw的情况，也有人对“用龙虾炒股”的安全性和可靠性提出了质疑……

自从去年DeepSeek爆火以来，越来越多的A股投资者开始尝试以不同的姿态来拥抱AI，不过，他们实际的使用体验却各不相同。

投资者陈雪（化名）曾辗转于多个AI大模型平台寻求“致富密码”，却在大牛市的背景下整体亏损近20%，用她的话来说：“一片真心终是错付”。

在华南地区某量化团队负责人秦鹏（化名）看来，AI“搭子”堪称“投研神器”，工作效率提高了数倍之多。

AI在炒股场景里目前有怎样的表现？

遇到问题，先去“豆包一下”，已经成为广东游资何峰（化名）下意识的反应。

不管是突发消息，还是新的题材概念，通常只需要1-2分钟，就能得到一个初步的答案，如果觉得有深入研究的必要，就再花点时间修改关键词和提问方式，几分钟以后，一个更加符合预期的答案也是“手到擒来”。

在AI大模型出现之前，面对同样的问题，何峰往往需要花费大量的时间去浏览新闻网站、股票论坛、社交媒体等，收集到足够多的信息以后，还得自己再去进行整合和分析，才能够得到一个差强人意的答案。

秦鹏喜欢将自己的量化选股模型和AI大模型结合在一起使用。

他的量化选股模型每天会结合资金流、市场热度、量价走势等因素自动筛选出一批个股，然后根据这些个股的基本面、热点题材等情况进行二次筛选，锁定出最终的目标，有了AI大模型的辅助以后，每天用在人工筛选这部分的工作时间从原来的3-5个小时缩短到了30-50分钟，效率提升了数倍。

此外，在编写或者修改选股模型时，秦鹏偶尔也会将一些简单的任务交给AI大模型去处理。

“高效”是很多投资者在谈到AI炒股的时候最先想到的关键词，光A股上市公司就有5000多家，各种类型的财经信息更是24小时不间断更新，从这些海量信息中去提取出自己需要的那部分，已经远远超出了任何单一投资者的能力范围，而这种庞杂的工作对于AI来说是“小菜一碟”。

但是多位受访人士也不约而同地对界面新闻谈到，很多时候AI大模型给出的答案并不靠谱。

比如，向AI大模型询问某只个股与某一热点题材的关系，通常很快就能得到一个看上去十分有理有据的答案，而实际上很多内容却缺乏事实依据。

还有投资者举例，让AI大模型寻找市场上PE最低的10只个股，实际上它只去抓取几十只个股的数据就给出了答案，其中部分数据还可能是往年的，甚至是错误的。

AI“搭子”还经常展现出“讨好型人格”。

比如你问它“A比B更好吗？”它会给你罗列很多信息来支持这一判断。但是当你反过来问它“B比A更好吗？”的时候，同样也会得到很多论据的支持。如果你先让它分析了某一个行业，再问它当前有哪些行业值得关注，前面问到过的行业往往会位列其中。

几乎所有受访人士在使用AI大模型炒股的过程中都遇到过“AI幻觉”的情况，即AI大模型给出的回答看似合理、全面，实际上却编造了大量不存在的事实、数据、事件等，甚至违背了基本的常识，是在一本正经的“胡说八道”。

在投资领域，任何一次决策失误都可能带来“真金白银”的损失，上述现象导致了衍生问题，虽然投资者只需要几分钟在AI大模型那里得到一个答案，但接下来却需要花费数倍的时间去给AI“批改作业”，或者需要不断调整自己的提问方式，试图让AI给出一个更加靠谱的回答。

陈雪最初是在了解到DeepSeek背后的幻方量化很牛以后，才决定尝试使用AI大模型来炒股的。

很多头部量化私募都公开表示自己在AI领域有所布局，但外界几乎没有人能够真正了解到，AI究竟在相关公司的投资决策过程中扮演着怎样的角色，对于公司的收益率具体有多大的影响，这其中又有多少是高频交易贡献的？

在上海某头部量化私募相关人士看来，在炒股的过程中简单问一下AI大模型，和真正应用了AI技术的量化投资，是两个完全不同的概念。

一般而言，量化投资是借助数学模型、统计方法与计算机程序，替代主观判断来开展投资决策的一种投资方式，具备纪律性强、数据驱动、持仓分散、风控严格等特点。

对于在投资过程中使用了AI大模型的绝大多数的普通投资者而言，本质上其实还是由人来做出最终的投资决策，仍然属于主观投资的范畴，同时其持仓数量往往也十分有限，难以通过分散持仓来对冲掉部分由AI决策失误带来的风险。

另一方面，很多投资者在炒股过程中习惯使用的豆包、千问、DeepSeek等通用大模型，与量化私募自研的AI模型也存在本质差异。

据界面新闻了解，量化私募在人工智能领域主要围绕AI三要素，即数据、算力、算法三个维度不断加大投入。

有业内人士对界面新闻分析称，数据是训练AI模型的基础，在金融投资领域，真实、及时、完整的高质量数据尤其关键，而通用大模型在训练时更多基于本文数据，缺乏足够多的高质量的金融领域数据。

算力方面，虽然通用大模型整体的硬件投入可能远超单一的量化私募，然而由于其覆盖的领域更加广泛，训练量也会更大。

算法层面，目前头部量化私募普遍采取“自研”模式，其底层算法普遍与通用大模型一致，但是微调方向完全不同，核心算法也往往是这些私募的“最高机密”，几乎不可能向外界公开。

该业内人士还谈到，部分券商等机构也在积极推进金融领域垂类AI模型的落地。不过，这些机构虽然更加聚焦于金融领域，也拥有许多最新的金融数据，但是其在AI模型方面的研究，很大程度上受限于算力投入成本以及合规等方面的约束，实际上依然很难满足投资者的期待。

“就算与AI量化模型在各方面都相差甚远，但是通用大模型毕竟集众多投资知识于一体，为何不能像那些主观投资大佬一样给出更合理的投资建议呢？”不少投资者都和陈雪一样曾经有过类似的疑惑。

对此，成都游资任宇在接受界面新闻采访时表示：“主观投资者对于数据精准度的要求可能没有量化投资那样苛刻，但是其决策同样需要基于最新的、相对准确的数据，而通用大模型抓取到的数据往往并不及时，还可能有一部分被污染的数据，基于这些数据给出的分析回答并不靠谱。”

“更关键的问题在于AI大模型缺乏一套完善的投资体系。每一种投资策略都有其特点和适用的市场环境，从不同策略的角度来看，关于个股买卖点的结论可能是完全不同的。比如某只个股站在中长线投资者的角度来看可能是买入良机，在超短线投资者看来则应该卖出。AI大模型确实学习了很多的投资策略，但是它在训练过程中缺乏各种策略实战数据的支持，所以很难分得清这些策略背后真正的逻辑和区别。”任宇表示。

如果将某些投资大佬的投资框架和投资理念“喂”给AI，让他按照大佬的逻辑来给出回答是否效果会更好？

曾经尝试这样做的秦鹏用结果投了反对票，在他看来，能够“喂“给AI的都是大佬过往公开的观点、逻辑等，大佬本身在公开分享时，很可能就没有或者说不能够完全毫无保留地表达出自己的投资理念和逻辑，而且大佬的投资体系也会随着市场环境的变化而不断进化。

另外，就算AI大模型能够给出更加合理的投资建议，投资者真的会严格按照AI给出的策略去执行吗？答案可能是未必。

面对高效但是可能并不靠谱的AI“搭子”，普通投资者如何使用才是最优解？

“完全依赖AI进行投资决策肯定是行不通的，还是要先建立起自己的投资体系。”复盘过去一年多的使用体验以后，陈雪得出了这样的结论。

最近，她已经暂停了实盘交易，决定先静下心来学习更多的投资知识，等学有所成之后再重启自己的投资实践，在这一过程中，她也发现了AI大模型新的闪光点：“它的文本分析能力真的很厉害，用来搜索和总结各种投资知识棒极了！

对AI“搭子”满意度较高的秦鹏结合自己的使用体验对界面新闻介绍，在信息收集阶段AI的工作效率远超人类，这点毋庸置疑，所以这部分工作可以更多交给AI来处理；在信息分析阶段，AI同样更加高效，不过也容易犯一些错误，所以可以尝试通过改变提问方式、增加更多的提示语，去帮助AI进行更加合理的分析；而投资决策环节难度相对更大，对于投资者来说也更为关键，所以这部分的工作需要人主观去做更多的判断。

受访人士普遍认为，未来AI大模型会进化得越来越好用，也会诞生很多好用的金融投资领域的AI垂类模型，不过，AI也并不会完全取代人类进行投资决策，而是会更多地以辅助工具的角色存在，人机协同仍然将会是大势所趋。

一方面，AI模型是人训练出来的，投入多少的算力去训练AI、把哪些数据“喂”给AI、以及采用怎样的算法技术路径，这些都是由人来决定的，至少在未来一段时间内，AI还没有办法完全脱离人的掌控而独立存在。

AI模型普遍是从历史数据中寻找规律，而在股市中历史从来都不会简单地重复，“黑天鹅”随时可能发生，AI模型天然缺乏处理类似场景的能力，所以在投资领域很难出现一个全能的“Agent”。

另一方面，也许单纯从技术的角度来讲，未来有一天AI炒股确实可以比普通人做的更好，但是一系列潜在的风险决定了我们几乎不可能把所有的决定权都交给AI。”

比如，策略的趋同一直是投资领域备受关注的问题，当越来越多的机构和投资者使用相同或者类似的数据以及相似的方法来训练AI以后，很可能会产生很多趋同的策略，由此导致的趋同交易也将加剧个股和市场的同向波动，容易诱发市场的系统性风险。

再比如，AI模型具有黑箱特性，其投资决策过程往往难以追溯，一旦引发异常后果，模型无法担责，同时事后也很难厘清在相关事件中人为因素是否产生影响。如果可以完全放权给AI的话，部分群体通过影响和控制AI来操纵市场的情况也将变得更加隐匿和无法控制。所以从监管的角度来说，为了防范相关风险，大概率也会把AI在金融领域的应用限制在一定的范围内。

界面新闻记者 |

界面新闻编辑 | 宋烨珺

最近，“养龙虾”（部署、调教、使用开源AI智能体OpenClaw）爆火全网，不少投资者纷纷涌入这波热潮。

界面新闻注意到，近日社交媒体上有关“用龙虾炒股”的各类讨论愈发火热，有人惊叹于“龙虾”可以7*24小时智能盯盘的高效、便捷，有人感慨“用龙虾炒股，token费用比手续费贵了不止10倍”，有人在到处咨询OpenClaw的情况，也有人对“用龙虾炒股”的安全性和可靠性提出了质疑……

自从去年DeepSeek爆火以来，越来越多的A股投资者开始尝试以不同的姿态来拥抱AI，不过，他们实际的使用体验却各不相同。

投资者陈雪（化名）曾辗转于多个AI大模型平台寻求“致富密码”，却在大牛市的背景下整体亏损近20%，用她的话来说：“一片真心终是错付”。

在华南地区某量化团队负责人秦鹏（化名）看来，AI“搭子”堪称“投研神器”，工作效率提高了数倍之多。

AI在炒股场景里目前有怎样的表现？

遇到问题，先去“豆包一下”，已经成为广东游资何峰（化名）下意识的反应。

不管是突发消息，还是新的题材概念，通常只需要1-2分钟，就能得到一个初步的答案，如果觉得有深入研究的必要，就再花点时间修改关键词和提问方式，几分钟以后，一个更加符合预期的答案也是“手到擒来”。

在AI大模型出现之前，面对同样的问题，何峰往往需要花费大量的时间去浏览新闻网站、股票论坛、社交媒体等，收集到足够多的信息以后，还得自己再去进行整合和分析，才能够得到一个差强人意的答案。

秦鹏喜欢将自己的量化选股模型和AI大模型结合在一起使用。

他的量化选股模型每天会结合资金流、市场热度、量价走势等因素自动筛选出一批个股，然后根据这些个股的基本面、热点题材等情况进行二次筛选，锁定出最终的目标，有了AI大模型的辅助以后，每天用在人工筛选这部分的工作时间从原来的3-5个小时缩短到了30-50分钟，效率提升了数倍。

此外，在编写或者修改选股模型时，秦鹏偶尔也会将一些简单的任务交给AI大模型去处理。

“高效”是很多投资者在谈到AI炒股的时候最先想到的关键词，光A股上市公司就有5000多家，各种类型的财经信息更是24小时不间断更新，从这些海量信息中去提取出自己需要的那部分，已经远远超出了任何单一投资者的能力范围，而这种庞杂的工作对于AI来说是“小菜一碟”。

但是多位受访人士也不约而同地对界面新闻谈到，很多时候AI大模型给出的答案并不靠谱。

比如，向AI大模型询问某只个股与某一热点题材的关系，通常很快就能得到一个看上去十分有理有据的答案，而实际上很多内容却缺乏事实依据。

还有投资者举例，让AI大模型寻找市场上PE最低的10只个股，实际上它只去抓取几十只个股的数据就给出了答案，其中部分数据还可能是往年的，甚至是错误的。

AI“搭子”还经常展现出“讨好型人格”。

比如你问它“A比B更好吗？”它会给你罗列很多信息来支持这一判断。但是当你反过来问它“B比A更好吗？”的时候，同样也会得到很多论据的支持。如果你先让它分析了某一个行业，再问它当前有哪些行业值得关注，前面问到过的行业往往会位列其中。

几乎所有受访人士在使用AI大模型炒股的过程中都遇到过“AI幻觉”的情况，即AI大模型给出的回答看似合理、全面，实际上却编造了大量不存在的事实、数据、事件等，甚至违背了基本的常识，是在一本正经的“胡说八道”。

在投资领域，任何一次决策失误都可能带来“真金白银”的损失，上述现象导致了衍生问题，虽然投资者只需要几分钟在AI大模型那里得到一个答案，但接下来却需要花费数倍的时间去给AI“批改作业”，或者需要不断调整自己的提问方式，试图让AI给出一个更加靠谱的回答。

陈雪最初是在了解到DeepSeek背后的幻方量化很牛以后，才决定尝试使用AI大模型来炒股的。

很多头部量化私募都公开表示自己在AI领域有所布局，但外界几乎没有人能够真正了解到，AI究竟在相关公司的投资决策过程中扮演着怎样的角色，对于公司的收益率具体有多大的影响，这其中又有多少是高频交易贡献的？

在上海某头部量化私募相关人士看来，在炒股的过程中简单问一下AI大模型，和真正应用了AI技术的量化投资，是两个完全不同的概念。

一般而言，量化投资是借助数学模型、统计方法与计算机程序，替代主观判断来开展投资决策的一种投资方式，具备纪律性强、数据驱动、持仓分散、风控严格等特点。

对于在投资过程中使用了AI大模型的绝大多数的普通投资者而言，本质上其实还是由人来做出最终的投资决策，仍然属于主观投资的范畴，同时其持仓数量往往也十分有限，难以通过分散持仓来对冲掉部分由AI决策失误带来的风险。

另一方面，很多投资者在炒股过程中习惯使用的豆包、千问、DeepSeek等通用大模型，与量化私募自研的AI模型也存在本质差异。

据界面新闻了解，量化私募在人工智能领域主要围绕AI三要素，即数据、算力、算法三个维度不断加大投入。

有业内人士对界面新闻分析称，数据是训练AI模型的基础，在金融投资领域，真实、及时、完整的高质量数据尤其关键，而通用大模型在训练时更多基于本文数据，缺乏足够多的高质量的金融领域数据。

算力方面，虽然通用大模型整体的硬件投入可能远超单一的量化私募，然而由于其覆盖的领域更加广泛，训练量也会更大。

算法层面，目前头部量化私募普遍采取“自研”模式，其底层算法普遍与通用大模型一致，但是微调方向完全不同，核心算法也往往是这些私募的“最高机密”，几乎不可能向外界公开。

该业内人士还谈到，部分券商等机构也在积极推进金融领域垂类AI模型的落地。不过，这些机构虽然更加聚焦于金融领域，也拥有许多最新的金融数据，但是其在AI模型方面的研究，很大程度上受限于算力投入成本以及合规等方面的约束，实际上依然很难满足投资者的期待。

“就算与AI量化模型在各方面都相差甚远，但是通用大模型毕竟集众多投资知识于一体，为何不能像那些主观投资大佬一样给出更合理的投资建议呢？”不少投资者都和陈雪一样曾经有过类似的疑惑。

对此，成都游资任宇在接受界面新闻采访时表示：“主观投资者对于数据精准度的要求可能没有量化投资那样苛刻，但是其决策同样需要基于最新的、相对准确的数据，而通用大模型抓取到的数据往往并不及时，还可能有一部分被污染的数据，基于这些数据给出的分析回答并不靠谱。”

“更关键的问题在于AI大模型缺乏一套完善的投资体系。每一种投资策略都有其特点和适用的市场环境，从不同策略的角度来看，关于个股买卖点的结论可能是完全不同的。比如某只个股站在中长线投资者的角度来看可能是买入良机，在超短线投资者看来则应该卖出。AI大模型确实学习了很多的投资策略，但是它在训练过程中缺乏各种策略实战数据的支持，所以很难分得清这些策略背后真正的逻辑和区别。”任宇表示。

如果将某些投资大佬的投资框架和投资理念“喂”给AI，让他按照大佬的逻辑来给出回答是否效果会更好？

曾经尝试这样做的秦鹏用结果投了反对票，在他看来，能够“喂“给AI的都是大佬过往公开的观点、逻辑等，大佬本身在公开分享时，很可能就没有或者说不能够完全毫无保留地表达出自己的投资理念和逻辑，而且大佬的投资体系也会随着市场环境的变化而不断进化。

另外，就算AI大模型能够给出更加合理的投资建议，投资者真的会严格按照AI给出的策略去执行吗？答案可能是未必。

面对高效但是可能并不靠谱的AI“搭子”，普通投资者如何使用才是最优解？

“完全依赖AI进行投资决策肯定是行不通的，还是要先建立起自己的投资体系。”复盘过去一年多的使用体验以后，陈雪得出了这样的结论。

最近，她已经暂停了实盘交易，决定先静下心来学习更多的投资知识，等学有所成之后再重启自己的投资实践，在这一过程中，她也发现了AI大模型新的闪光点：“它的文本分析能力真的很厉害，用来搜索和总结各种投资知识棒极了！

对AI“搭子”满意度较高的秦鹏结合自己的使用体验对界面新闻介绍，在信息收集阶段AI的工作效率远超人类，这点毋庸置疑，所以这部分工作可以更多交给AI来处理；在信息分析阶段，AI同样更加高效，不过也容易犯一些错误，所以可以尝试通过改变提问方式、增加更多的提示语，去帮助AI进行更加合理的分析；而投资决策环节难度相对更大，对于投资者来说也更为关键，所以这部分的工作需要人主观去做更多的判断。

受访人士普遍认为，未来AI大模型会进化得越来越好用，也会诞生很多好用的金融投资领域的AI垂类模型，不过，AI也并不会完全取代人类进行投资决策，而是会更多地以辅助工具的角色存在，人机协同仍然将会是大势所趋。

一方面，AI模型是人训练出来的，投入多少的算力去训练AI、把哪些数据“喂”给AI、以及采用怎样的算法技术路径，这些都是由人来决定的，至少在未来一段时间内，AI还没有办法完全脱离人的掌控而独立存在。

AI模型普遍是从历史数据中寻找规律，而在股市中历史从来都不会简单地重复，“黑天鹅”随时可能发生，AI模型天然缺乏处理类似场景的能力，所以在投资领域很难出现一个全能的“Agent”。

另一方面，也许单纯从技术的角度来讲，未来有一天AI炒股确实可以比普通人做的更好，但是一系列潜在的风险决定了我们几乎不可能把所有的决定权都交给AI。”

比如，策略的趋同一直是投资领域备受关注的问题，当越来越多的机构和投资者使用相同或者类似的数据以及相似的方法来训练AI以后，很可能会产生很多趋同的策略，由此导致的趋同交易也将加剧个股和市场的同向波动，容易诱发市场的系统性风险。

再比如，AI模型具有黑箱特性，其投资决策过程往往难以追溯，一旦引发异常后果，模型无法担责，同时事后也很难厘清在相关事件中人为因素是否产生影响。如果可以完全放权给AI的话，部分群体通过影响和控制AI来操纵市场的情况也将变得更加隐匿和无法控制。所以从监管的角度来说，为了防范相关风险，大概率也会把AI在金融领域的应用限制在一定的范围内。

界面新闻记者 |

界面新闻编辑 | 宋烨珺

最近，“养龙虾”（部署、调教、使用开源AI智能体OpenClaw）爆火全网，不少投资者纷纷涌入这波热潮。

界面新闻注意到，近日社交媒体上有关“用龙虾炒股”的各类讨论愈发火热，有人惊叹于“龙虾”可以7*24小时智能盯盘的高效、便捷，有人感慨“用龙虾炒股，token费用比手续费贵了不止10倍”，有人在到处咨询OpenClaw的情况，也有人对“用龙虾炒股”的安全性和可靠性提出了质疑……

自从去年DeepSeek爆火以来，越来越多的A股投资者开始尝试以不同的姿态来拥抱AI，不过，他们实际的使用体验却各不相同。

投资者陈雪（化名）曾辗转于多个AI大模型平台寻求“致富密码”，却在大牛市的背景下整体亏损近20%，用她的话来说：“一片真心终是错付”。

在华南地区某量化团队负责人秦鹏（化名）看来，AI“搭子”堪称“投研神器”，工作效率提高了数倍之多。

AI在炒股场景里目前有怎样的表现？

遇到问题，先去“豆包一下”，已经成为广东游资何峰（化名）下意识的反应。

不管是突发消息，还是新的题材概念，通常只需要1-2分钟，就能得到一个初步的答案，如果觉得有深入研究的必要，就再花点时间修改关键词和提问方式，几分钟以后，一个更加符合预期的答案也是“手到擒来”。

在AI大模型出现之前，面对同样的问题，何峰往往需要花费大量的时间去浏览新闻网站、股票论坛、社交媒体等，收集到足够多的信息以后，还得自己再去进行整合和分析，才能够得到一个差强人意的答案。

秦鹏喜欢将自己的量化选股模型和AI大模型结合在一起使用。

他的量化选股模型每天会结合资金流、市场热度、量价走势等因素自动筛选出一批个股，然后根据这些个股的基本面、热点题材等情况进行二次筛选，锁定出最终的目标，有了AI大模型的辅助以后，每天用在人工筛选这部分的工作时间从原来的3-5个小时缩短到了30-50分钟，效率提升了数倍。

此外，在编写或者修改选股模型时，秦鹏偶尔也会将一些简单的任务交给AI大模型去处理。

“高效”是很多投资者在谈到AI炒股的时候最先想到的关键词，光A股上市公司就有5000多家，各种类型的财经信息更是24小时不间断更新，从这些海量信息中去提取出自己需要的那部分，已经远远超出了任何单一投资者的能力范围，而这种庞杂的工作对于AI来说是“小菜一碟”。

但是多位受访人士也不约而同地对界面新闻谈到，很多时候AI大模型给出的答案并不靠谱。

比如，向AI大模型询问某只个股与某一热点题材的关系，通常很快就能得到一个看上去十分有理有据的答案，而实际上很多内容却缺乏事实依据。

还有投资者举例，让AI大模型寻找市场上PE最低的10只个股，实际上它只去抓取几十只个股的数据就给出了答案，其中部分数据还可能是往年的，甚至是错误的。

AI“搭子”还经常展现出“讨好型人格”。

比如你问它“A比B更好吗？”它会给你罗列很多信息来支持这一判断。但是当你反过来问它“B比A更好吗？”的时候，同样也会得到很多论据的支持。如果你先让它分析了某一个行业，再问它当前有哪些行业值得关注，前面问到过的行业往往会位列其中。

几乎所有受访人士在使用AI大模型炒股的过程中都遇到过“AI幻觉”的情况，即AI大模型给出的回答看似合理、全面，实际上却编造了大量不存在的事实、数据、事件等，甚至违背了基本的常识，是在一本正经的“胡说八道”。

在投资领域，任何一次决策失误都可能带来“真金白银”的损失，上述现象导致了衍生问题，虽然投资者只需要几分钟在AI大模型那里得到一个答案，但接下来却需要花费数倍的时间去给AI“批改作业”，或者需要不断调整自己的提问方式，试图让AI给出一个更加靠谱的回答。

陈雪最初是在了解到DeepSeek背后的幻方量化很牛以后，才决定尝试使用AI大模型来炒股的。

很多头部量化私募都公开表示自己在AI领域有所布局，但外界几乎没有人能够真正了解到，AI究竟在相关公司的投资决策过程中扮演着怎样的角色，对于公司的收益率具体有多大的影响，这其中又有多少是高频交易贡献的？

在上海某头部量化私募相关人士看来，在炒股的过程中简单问一下AI大模型，和真正应用了AI技术的量化投资，是两个完全不同的概念。

一般而言，量化投资是借助数学模型、统计方法与计算机程序，替代主观判断来开展投资决策的一种投资方式，具备纪律性强、数据驱动、持仓分散、风控严格等特点。

对于在投资过程中使用了AI大模型的绝大多数的普通投资者而言，本质上其实还是由人来做出最终的投资决策，仍然属于主观投资的范畴，同时其持仓数量往往也十分有限，难以通过分散持仓来对冲掉部分由AI决策失误带来的风险。

另一方面，很多投资者在炒股过程中习惯使用的豆包、千问、DeepSeek等通用大模型，与量化私募自研的AI模型也存在本质差异。

据界面新闻了解，量化私募在人工智能领域主要围绕AI三要素，即数据、算力、算法三个维度不断加大投入。

有业内人士对界面新闻分析称，数据是训练AI模型的基础，在金融投资领域，真实、及时、完整的高质量数据尤其关键，而通用大模型在训练时更多基于本文数据，缺乏足够多的高质量的金融领域数据。

算力方面，虽然通用大模型整体的硬件投入可能远超单一的量化私募，然而由于其覆盖的领域更加广泛，训练量也会更大。

算法层面，目前头部量化私募普遍采取“自研”模式，其底层算法普遍与通用大模型一致，但是微调方向完全不同，核心算法也往往是这些私募的“最高机密”，几乎不可能向外界公开。

该业内人士还谈到，部分券商等机构也在积极推进金融领域垂类AI模型的落地。不过，这些机构虽然更加聚焦于金融领域，也拥有许多最新的金融数据，但是其在AI模型方面的研究，很大程度上受限于算力投入成本以及合规等方面的约束，实际上依然很难满足投资者的期待。

“就算与AI量化模型在各方面都相差甚远，但是通用大模型毕竟集众多投资知识于一体，为何不能像那些主观投资大佬一样给出更合理的投资建议呢？”不少投资者都和陈雪一样曾经有过类似的疑惑。

对此，成都游资任宇在接受界面新闻采访时表示：“主观投资者对于数据精准度的要求可能没有量化投资那样苛刻，但是其决策同样需要基于最新的、相对准确的数据，而通用大模型抓取到的数据往往并不及时，还可能有一部分被污染的数据，基于这些数据给出的分析回答并不靠谱。”

“更关键的问题在于AI大模型缺乏一套完善的投资体系。每一种投资策略都有其特点和适用的市场环境，从不同策略的角度来看，关于个股买卖点的结论可能是完全不同的。比如某只个股站在中长线投资者的角度来看可能是买入良机，在超短线投资者看来则应该卖出。AI大模型确实学习了很多的投资策略，但是它在训练过程中缺乏各种策略实战数据的支持，所以很难分得清这些策略背后真正的逻辑和区别。”任宇表示。

如果将某些投资大佬的投资框架和投资理念“喂”给AI，让他按照大佬的逻辑来给出回答是否效果会更好？

曾经尝试这样做的秦鹏用结果投了反对票，在他看来，能够“喂“给AI的都是大佬过往公开的观点、逻辑等，大佬本身在公开分享时，很可能就没有或者说不能够完全毫无保留地表达出自己的投资理念和逻辑，而且大佬的投资体系也会随着市场环境的变化而不断进化。

另外，就算AI大模型能够给出更加合理的投资建议，投资者真的会严格按照AI给出的策略去执行吗？答案可能是未必。

面对高效但是可能并不靠谱的AI“搭子”，普通投资者如何使用才是最优解？

“完全依赖AI进行投资决策肯定是行不通的，还是要先建立起自己的投资体系。”复盘过去一年多的使用体验以后，陈雪得出了这样的结论。

最近，她已经暂停了实盘交易，决定先静下心来学习更多的投资知识，等学有所成之后再重启自己的投资实践，在这一过程中，她也发现了AI大模型新的闪光点：“它的文本分析能力真的很厉害，用来搜索和总结各种投资知识棒极了！

对AI“搭子”满意度较高的秦鹏结合自己的使用体验对界面新闻介绍，在信息收集阶段AI的工作效率远超人类，这点毋庸置疑，所以这部分工作可以更多交给AI来处理；在信息分析阶段，AI同样更加高效，不过也容易犯一些错误，所以可以尝试通过改变提问方式、增加更多的提示语，去帮助AI进行更加合理的分析；而投资决策环节难度相对更大，对于投资者来说也更为关键，所以这部分的工作需要人主观去做更多的判断。

受访人士普遍认为，未来AI大模型会进化得越来越好用，也会诞生很多好用的金融投资领域的AI垂类模型，不过，AI也并不会完全取代人类进行投资决策，而是会更多地以辅助工具的角色存在，人机协同仍然将会是大势所趋。

一方面，AI模型是人训练出来的，投入多少的算力去训练AI、把哪些数据“喂”给AI、以及采用怎样的算法技术路径，这些都是由人来决定的，至少在未来一段时间内，AI还没有办法完全脱离人的掌控而独立存在。

AI模型普遍是从历史数据中寻找规律，而在股市中历史从来都不会简单地重复，“黑天鹅”随时可能发生，AI模型天然缺乏处理类似场景的能力，所以在投资领域很难出现一个全能的“Agent”。

另一方面，也许单纯从技术的角度来讲，未来有一天AI炒股确实可以比普通人做的更好，但是一系列潜在的风险决定了我们几乎不可能把所有的决定权都交给AI。”

比如，策略的趋同一直是投资领域备受关注的问题，当越来越多的机构和投资者使用相同或者类似的数据以及相似的方法来训练AI以后，很可能会产生很多趋同的策略，由此导致的趋同交易也将加剧个股和市场的同向波动，容易诱发市场的系统性风险。

再比如，AI模型具有黑箱特性，其投资决策过程往往难以追溯，一旦引发异常后果，模型无法担责，同时事后也很难厘清在相关事件中人为因素是否产生影响。如果可以完全放权给AI的话，部分群体通过影响和控制AI来操纵市场的情况也将变得更加隐匿和无法控制。所以从监管的角度来说，为了防范相关风险，大概率也会把AI在金融领域的应用限制在一定的范围内。

界面新闻记者 |

界面新闻编辑 | 宋烨珺

最近，“养龙虾”（部署、调教、使用开源AI智能体OpenClaw）爆火全网，不少投资者纷纷涌入这波热潮。

界面新闻注意到，近日社交媒体上有关“用龙虾炒股”的各类讨论愈发火热，有人惊叹于“龙虾”可以7*24小时智能盯盘的高效、便捷，有人感慨“用龙虾炒股，token费用比手续费贵了不止10倍”，有人在到处咨询OpenClaw的情况，也有人对“用龙虾炒股”的安全性和可靠性提出了质疑……

自从去年DeepSeek爆火以来，越来越多的A股投资者开始尝试以不同的姿态来拥抱AI，不过，他们实际的使用体验却各不相同。

投资者陈雪（化名）曾辗转于多个AI大模型平台寻求“致富密码”，却在大牛市的背景下整体亏损近20%，用她的话来说：“一片真心终是错付”。

在华南地区某量化团队负责人秦鹏（化名）看来，AI“搭子”堪称“投研神器”，工作效率提高了数倍之多。

AI在炒股场景里目前有怎样的表现？

遇到问题，先去“豆包一下”，已经成为广东游资何峰（化名）下意识的反应。

不管是突发消息，还是新的题材概念，通常只需要1-2分钟，就能得到一个初步的答案，如果觉得有深入研究的必要，就再花点时间修改关键词和提问方式，几分钟以后，一个更加符合预期的答案也是“手到擒来”。

在AI大模型出现之前，面对同样的问题，何峰往往需要花费大量的时间去浏览新闻网站、股票论坛、社交媒体等，收集到足够多的信息以后，还得自己再去进行整合和分析，才能够得到一个差强人意的答案。

秦鹏喜欢将自己的量化选股模型和AI大模型结合在一起使用。

他的量化选股模型每天会结合资金流、市场热度、量价走势等因素自动筛选出一批个股，然后根据这些个股的基本面、热点题材等情况进行二次筛选，锁定出最终的目标，有了AI大模型的辅助以后，每天用在人工筛选这部分的工作时间从原来的3-5个小时缩短到了30-50分钟，效率提升了数倍。

此外，在编写或者修改选股模型时，秦鹏偶尔也会将一些简单的任务交给AI大模型去处理。

“高效”是很多投资者在谈到AI炒股的时候最先想到的关键词，光A股上市公司就有5000多家，各种类型的财经信息更是24小时不间断更新，从这些海量信息中去提取出自己需要的那部分，已经远远超出了任何单一投资者的能力范围，而这种庞杂的工作对于AI来说是“小菜一碟”。

但是多位受访人士也不约而同地对界面新闻谈到，很多时候AI大模型给出的答案并不靠谱。

比如，向AI大模型询问某只个股与某一热点题材的关系，通常很快就能得到一个看上去十分有理有据的答案，而实际上很多内容却缺乏事实依据。

还有投资者举例，让AI大模型寻找市场上PE最低的10只个股，实际上它只去抓取几十只个股的数据就给出了答案，其中部分数据还可能是往年的，甚至是错误的。

AI“搭子”还经常展现出“讨好型人格”。

比如你问它“A比B更好吗？”它会给你罗列很多信息来支持这一判断。但是当你反过来问它“B比A更好吗？”的时候，同样也会得到很多论据的支持。如果你先让它分析了某一个行业，再问它当前有哪些行业值得关注，前面问到过的行业往往会位列其中。

几乎所有受访人士在使用AI大模型炒股的过程中都遇到过“AI幻觉”的情况，即AI大模型给出的回答看似合理、全面，实际上却编造了大量不存在的事实、数据、事件等，甚至违背了基本的常识，是在一本正经的“胡说八道”。

在投资领域，任何一次决策失误都可能带来“真金白银”的损失，上述现象导致了衍生问题，虽然投资者只需要几分钟在AI大模型那里得到一个答案，但接下来却需要花费数倍的时间去给AI“批改作业”，或者需要不断调整自己的提问方式，试图让AI给出一个更加靠谱的回答。

陈雪最初是在了解到DeepSeek背后的幻方量化很牛以后，才决定尝试使用AI大模型来炒股的。

很多头部量化私募都公开表示自己在AI领域有所布局，但外界几乎没有人能够真正了解到，AI究竟在相关公司的投资决策过程中扮演着怎样的角色，对于公司的收益率具体有多大的影响，这其中又有多少是高频交易贡献的？

在上海某头部量化私募相关人士看来，在炒股的过程中简单问一下AI大模型，和真正应用了AI技术的量化投资，是两个完全不同的概念。

一般而言，量化投资是借助数学模型、统计方法与计算机程序，替代主观判断来开展投资决策的一种投资方式，具备纪律性强、数据驱动、持仓分散、风控严格等特点。

对于在投资过程中使用了AI大模型的绝大多数的普通投资者而言，本质上其实还是由人来做出最终的投资决策，仍然属于主观投资的范畴，同时其持仓数量往往也十分有限，难以通过分散持仓来对冲掉部分由AI决策失误带来的风险。

另一方面，很多投资者在炒股过程中习惯使用的豆包、千问、DeepSeek等通用大模型，与量化私募自研的AI模型也存在本质差异。

据界面新闻了解，量化私募在人工智能领域主要围绕AI三要素，即数据、算力、算法三个维度不断加大投入。

有业内人士对界面新闻分析称，数据是训练AI模型的基础，在金融投资领域，真实、及时、完整的高质量数据尤其关键，而通用大模型在训练时更多基于本文数据，缺乏足够多的高质量的金融领域数据。

算力方面，虽然通用大模型整体的硬件投入可能远超单一的量化私募，然而由于其覆盖的领域更加广泛，训练量也会更大。

算法层面，目前头部量化私募普遍采取“自研”模式，其底层算法普遍与通用大模型一致，但是微调方向完全不同，核心算法也往往是这些私募的“最高机密”，几乎不可能向外界公开。

该业内人士还谈到，部分券商等机构也在积极推进金融领域垂类AI模型的落地。不过，这些机构虽然更加聚焦于金融领域，也拥有许多最新的金融数据，但是其在AI模型方面的研究，很大程度上受限于算力投入成本以及合规等方面的约束，实际上依然很难满足投资者的期待。

“就算与AI量化模型在各方面都相差甚远，但是通用大模型毕竟集众多投资知识于一体，为何不能像那些主观投资大佬一样给出更合理的投资建议呢？”不少投资者都和陈雪一样曾经有过类似的疑惑。

对此，成都游资任宇在接受界面新闻采访时表示：“主观投资者对于数据精准度的要求可能没有量化投资那样苛刻，但是其决策同样需要基于最新的、相对准确的数据，而通用大模型抓取到的数据往往并不及时，还可能有一部分被污染的数据，基于这些数据给出的分析回答并不靠谱。”

“更关键的问题在于AI大模型缺乏一套完善的投资体系。每一种投资策略都有其特点和适用的市场环境，从不同策略的角度来看，关于个股买卖点的结论可能是完全不同的。比如某只个股站在中长线投资者的角度来看可能是买入良机，在超短线投资者看来则应该卖出。AI大模型确实学习了很多的投资策略，但是它在训练过程中缺乏各种策略实战数据的支持，所以很难分得清这些策略背后真正的逻辑和区别。”任宇表示。

如果将某些投资大佬的投资框架和投资理念“喂”给AI，让他按照大佬的逻辑来给出回答是否效果会更好？

曾经尝试这样做的秦鹏用结果投了反对票，在他看来，能够“喂“给AI的都是大佬过往公开的观点、逻辑等，大佬本身在公开分享时，很可能就没有或者说不能够完全毫无保留地表达出自己的投资理念和逻辑，而且大佬的投资体系也会随着市场环境的变化而不断进化。

另外，就算AI大模型能够给出更加合理的投资建议，投资者真的会严格按照AI给出的策略去执行吗？答案可能是未必。

面对高效但是可能并不靠谱的AI“搭子”，普通投资者如何使用才是最优解？

“完全依赖AI进行投资决策肯定是行不通的，还是要先建立起自己的投资体系。”复盘过去一年多的使用体验以后，陈雪得出了这样的结论。

最近，她已经暂停了实盘交易，决定先静下心来学习更多的投资知识，等学有所成之后再重启自己的投资实践，在这一过程中，她也发现了AI大模型新的闪光点：“它的文本分析能力真的很厉害，用来搜索和总结各种投资知识棒极了！

对AI“搭子”满意度较高的秦鹏结合自己的使用体验对界面新闻介绍，在信息收集阶段AI的工作效率远超人类，这点毋庸置疑，所以这部分工作可以更多交给AI来处理；在信息分析阶段，AI同样更加高效，不过也容易犯一些错误，所以可以尝试通过改变提问方式、增加更多的提示语，去帮助AI进行更加合理的分析；而投资决策环节难度相对更大，对于投资者来说也更为关键，所以这部分的工作需要人主观去做更多的判断。

受访人士普遍认为，未来AI大模型会进化得越来越好用，也会诞生很多好用的金融投资领域的AI垂类模型，不过，AI也并不会完全取代人类进行投资决策，而是会更多地以辅助工具的角色存在，人机协同仍然将会是大势所趋。

一方面，AI模型是人训练出来的，投入多少的算力去训练AI、把哪些数据“喂”给AI、以及采用怎样的算法技术路径，这些都是由人来决定的，至少在未来一段时间内，AI还没有办法完全脱离人的掌控而独立存在。

AI模型普遍是从历史数据中寻找规律，而在股市中历史从来都不会简单地重复，“黑天鹅”随时可能发生，AI模型天然缺乏处理类似场景的能力，所以在投资领域很难出现一个全能的“Agent”。

另一方面，也许单纯从技术的角度来讲，未来有一天AI炒股确实可以比普通人做的更好，但是一系列潜在的风险决定了我们几乎不可能把所有的决定权都交给AI。”

比如，策略的趋同一直是投资领域备受关注的问题，当越来越多的机构和投资者使用相同或者类似的数据以及相似的方法来训练AI以后，很可能会产生很多趋同的策略，由此导致的趋同交易也将加剧个股和市场的同向波动，容易诱发市场的系统性风险。

再比如，AI模型具有黑箱特性，其投资决策过程往往难以追溯，一旦引发异常后果，模型无法担责，同时事后也很难厘清在相关事件中人为因素是否产生影响。如果可以完全放权给AI的话，部分群体通过影响和控制AI来操纵市场的情况也将变得更加隐匿和无法控制。所以从监管的角度来说，为了防范相关风险，大概率也会把AI在金融领域的应用限制在一定的范围内。