文｜恒鈦度 高恒
8月的A股，上證十年新高，北證創(chuàng)紀(jì)錄，成交額一口氣干到2.8萬億。滿屏都是熱搜、滿倉都是綠的股民突然變紅，牛市的味道真就來了。
可就在大家熱血沸騰時，一件事卻讓人冷靜：那些吹了兩年的“大模型炒股”，一個都沒預(yù)測到這波行情。BloombergGPT沒反應(yīng)，國內(nèi)量化模型集體啞火，K線預(yù)測神器失靈了。你說AI多聰明，它為啥連這波大行情都看不出來？更別提網(wǎng)上那些教你“用大模型躺贏炒股”的視頻、教程，照著做反而虧得更快。
難道大模型真沒用？還是，這個世界本來就不是給它設(shè)計的？
一、大模型炒股，卷了三年換來一地雞毛
大模型進(jìn)軍金融，最早能追溯到2023年，彼時的BloombergGPT橫空出世，像一枚資本界的重磅炸彈。
彭博社把幾十年來積攢下的金融新聞、財報、研報、終端交流語料，全都喂給了這個模型，它的專業(yè)程度一度被譽(yù)為“的GPT高定版”。它能讀公告、能懂術(shù)語、能分析情緒，輸出的分析精準(zhǔn)又高效，是當(dāng)時量化機(jī)構(gòu)眼里的頂配AI。但問題也隨之而來——它太貴、太封閉、太黑箱。個人開發(fā)者用不起，小型機(jī)構(gòu)夠不著，最終只是少數(shù)大機(jī)構(gòu)的專屬玩具。
真正把“金融大模型”概念帶到大眾視野的，是2024年之后的開源浪潮。各種中文金融模型、行情插件、K線預(yù)測框架層出不窮。大模型不再只是“讀新聞”的助理，它能生成代碼、分析股價、預(yù)測趨勢，甚至接入chat框架變成了“AI炒股顧問”。
但興奮很快變成失望。
無數(shù)用戶照著教程一步步配置完模型，回測結(jié)果看著靠譜，一跑實盤就撲街。K線預(yù)測模型Kronos上線后一度火爆全網(wǎng)，但僅僅兩周，Github issue區(qū)就被“預(yù)測不準(zhǔn)”“實際無效”的反饋刷爆。大模型能說能算，就是賺不到錢。
到了2025年，“炒股靠大模型”已經(jīng)從一場全民熱潮變成一地雞毛。
行業(yè)也在自我調(diào)節(jié)。沒人再奢望一個模型能準(zhǔn)確告訴你“今天買什么、明天漲多少”。人們開始轉(zhuǎn)向更現(xiàn)實的用法——讓AI當(dāng)工具、做分析、寫代碼、查數(shù)據(jù)。你可以不問它“買不買”，但它能幫你看財報、找公告、寫回測、掃輿情。AI不再是操盤手，而是增強(qiáng)人類的插件。
某種程度上，這也像是大模型的一次“自我降維”：炒股它搞不定，但做研究員、寫分析師助手，它還行。
可問題也才剛剛開始。
二、金融最難，因為它最像“無序的自然界”
從數(shù)據(jù)密度上講，金融市場幾乎是AI最理想的訓(xùn)練場。每天有數(shù)十億條價格變動、情緒數(shù)據(jù)、新聞快訊、政策公告，堪稱信息的馬拉松?？善褪沁@個最富數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，成了AI最“搞不定”的地方。
問題出在哪？就兩個字：噪聲。
金融數(shù)據(jù)的信噪比，低到令人發(fā)指。99%的信息都是噪聲，真正能預(yù)示未來方向的“信號”少之又少，而且極其脆弱。更關(guān)鍵的是，這些信號一旦被市場識別，就會被迅速套利，最后消失無蹤。
這就是金融界一個最殘酷的規(guī)律：Alpha衰減。
所謂Alpha，簡單理解就是“穩(wěn)定賺錢的能力”——比市場平均表現(xiàn)更好、能跑贏大盤的策略。量化交易的本質(zhì)，就是在海量數(shù)據(jù)中，找出那些尚未被發(fā)現(xiàn)的Alpha，然后在它被發(fā)現(xiàn)前，悄悄賺完最后一筆。
但市場是“活”的。你發(fā)現(xiàn)一個信號，別人也會發(fā)現(xiàn)。你在用模型預(yù)測公告后1小時股價會上漲3%，別人就會提前10分鐘下單，再過一陣，大家在公告一發(fā)出之前就把這3%的空間抬沒了。最終，這個規(guī)律失效，Alpha歸零。
這才是K線預(yù)測模型集體撲街的真相。像Kronos這樣的模型，本質(zhì)就是從公開歷史數(shù)據(jù)中，尋找價格波動的規(guī)律。但K線數(shù)據(jù)是所有交易者最熟悉的數(shù)據(jù)，全世界的程序員已經(jīng)挖了幾十年，它早就沒有可以“預(yù)測未來”的剩余價值了。
再強(qiáng)的模型，拿的都是被挖爛的數(shù)據(jù)。
你覺得它找到了規(guī)律，其實它只是在歷史里“對號入座”。到了真實市場，那些所謂的模式，不是壓根不存在，就是活不過明天早上九點半。
更極端一點講：金融市場就是一個自毀規(guī)律的系統(tǒng)。
任何被發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，都會因交易行為本身而被打破。
這就是為什么，GPT能下圍棋、能寫詩、能答辯，但在金融預(yù)測上，反而一敗涂地。
AI不是不聰明，而是它面對的是一個拒絕規(guī)律存在的對手。
三、大模型不能預(yù)測未來，但可以幫你看清現(xiàn)在
既然模型不靠譜，K線沒用，Alpha又會衰減，那AI在金融世界到底還能干點啥？
一句話：大模型不是你的股神，但可以是你的外腦。
過去兩年，金融圈已經(jīng)悄悄完成了一個大轉(zhuǎn)向——從炒股預(yù)測，轉(zhuǎn)向研究增強(qiáng)。不再追求“AI告訴我買什么”，而是讓AI幫我“更快查財報、更快讀公告、更快完成回測、更快搞定代碼”。最典型的例子，就是BloombergGPT的真實應(yīng)用。
彭博從不承諾“幫你賺錢”，但它能做到的，是用獨有的數(shù)據(jù)體系，把新聞拆詞、把財報結(jié)構(gòu)化、把公告智能解讀，然后推到量化研究員眼前。策略怎么配、模型怎么用，還是人自己定。它不過是你手里的放大鏡，不是水晶球。
再看開源界，越來越多的開發(fā)者放棄“炒股夢”，而是把大模型當(dāng)作數(shù)據(jù)助手：一邊跑AutoGPT智能體自動抓取市場情緒；一邊用LangChain整合財報、分析機(jī)構(gòu)評級；一邊接入n8n工作流工具讓整個分析鏈條無縫銜接。
這些AI不預(yù)測漲跌，但它們能用“秒級反應(yīng)”處理你手上的信息，生成代碼、寫Python策略、清洗數(shù)據(jù)、跑回測，統(tǒng)統(tǒng)搞定。你再也不用從零寫腳本，或者逐條查公告。它替你干臟活累活，讓你更專注于策略框架和認(rèn)知判斷。
這才是大模型該有的位置——一個認(rèn)知增量工具，而不是一個替代判斷的交易引擎。
真正能賺錢的，不是AI，而是有策略的人 + 高效的AI。
當(dāng)你放棄幻想，讓AI別再“幫我炒股”，而是“幫我看清楚”，你才真的走進(jìn)了金融與AI結(jié)合的正確打開方式。
尾聲｜AI越強(qiáng)大，人越該清醒
AI可以看圖、讀報、算賬，甚至在幾秒鐘內(nèi)完成一個交易邏輯的全流程分析，但它永遠(yuǎn)無法取代對不確定性的判斷、對市場博弈的感知，以及對人性波動的體察。
這些，恰恰是金融的核心。
你真正想賺到的錢，從來不是靠“抄對模型”，而是靠比別人更快看清一件事、比別人更敢于下判斷、比別人更有認(rèn)知閉環(huán)的能力。
大模型不會給你答案，但它能幫你構(gòu)建問題、梳理信息、驗證假設(shè)，它是一個研究型戰(zhàn)友，而不是自動提款機(jī)。如果你指望它替你炒股，它不會讓你虧光，但一定會讓你看不懂。
AI炒股，不靠譜。但人用AI炒股，用得對，未必沒戲。
未來屬于什么樣的人？也許是這樣的——既相信AI的效率，又不迷信AI的判斷；既擅長提問，又敢于承擔(dān)決策；既能調(diào)動模型，又能保留懷疑。
牛市來了，不妨也把這個問題問給自己：你要做的是炒股的人，還是思考的人？