你对AI炒股的理解，可能都是错的

文 ｜ 阑夕

在经历几轮大事件发酵后，AI炒股的狂热情绪空前高涨。

就几家主流模型截止目前的战绩而言，上下限的差距依然很大，而且这些差距，很大程度上还是跟自身比出来的：

去年年中，海外一名高中生刚晒出了自己用Chat GPT选择的投资组合，在两个月的时间里创造了超过25%的收益；

到了年底那次AI炒股大赛上，GPT赫然变成了吊车尾，是所有参赛模型中损失最大的；

同样，最初那批以身入局，做AI炒股实验亏麻了的A股股民，当时用的最多的模型是DeepSeek；

结果我们也看到了，DeepSeek反而成为了比赛里表现最亮眼的模型之一，在最后关头被Qwen的All in策略反超之前，一直保持着大幅领先。

于是AI炒股的口碑在市场上开始出现分歧，并演化出「赚了的都说好、亏了的骂不停」这幅略显荒诞的画面。

包括在Github上，开源AI炒股工具已经成了一个热门搜索项，有的项目已经获得了几千个星标，证明AI炒股这条赛道需求旺盛虽然不假，但供给也并不稀缺。

以致于在情绪的裹挟下，再怎么去科普AI炒股的原理，已经不剩多少听众了，指数一度突破4100点的上行期，人人都想分一杯羹，却苦于找不到高确定性的回报路径，于是滑坡到寄希望于让AI全权操盘，以自动化的方式给自己赚钱，倒是不难理解。

只是认知上的偏差，迟早也都会补课补回来，原因很简单，就目前而言，普通投资者、通用大模型乃至不少专业机构，都做不到完全吃透市场，在每日海量的相关信息里，分辨出哪些是噪音，哪些是信号。

是的，识别噪音与信号，就是我认为AI——准确的说是金融类AI产品——切入股市最有机会的地方。

就在AI炒股形势依然混乱的时候，华泰证券旗下的AI涨乐正式发布了1.0版本。

其实这款产品在去年10月刚上线的时候我就有关注，作为某种意义上的「正规军」，涨乐在AI+金融赛道里的探索一直以来都相当克制。

比如跟产品内置的数字人进行对话，再怎么逼问它，也不会在专业分析之外得到能直通决策层的回答，这跟动辄省略分析过程直接展示结果的野路子，区别很大。

克制的背后，更多还是因为AI炒股还远没有到能自动化处理一切的程度，任何让AI直接输出结果的行为，其实都违背了金融领域权责对等的基本常识。

换句话说，在现有的技术手段下，让AI全权操盘并深入股票交易的决策层，可以作为一个整活乐子看，但绝不能当真。

从去年到现在，AI涨乐与它的1.0版本差不多相隔了100天，这在互联网行业里或许并不算长，但放在多数产品以周为单位进行迭代的AI行业，已经足见耐心。

而与其说这是一次更新，我更愿意认为AI涨乐在这100天里彻底「想明白了」，于是把产品重做了一遍。

在AI涨乐最新发布的版本中，除了上新的功能引导之外，一级菜单只有早点听、特别提醒、任务助手三个部分，分别对应宏观发散、微观收敛、具体执行这三种信息获取方式。

也就是说，AI涨乐整个产品，都是围绕着「信息质量」这个关键词构建起来的，AI所做出的分析，都基于高密度的资金流向、涨跌数据、行业事件，而不是泛滥成灾的小作文。

这也就意味着，AI涨乐的绸缪其实在于认知层而非决策层，相比于直接甩出来买入和抛售的结论，它并不在意如何能撮合交易，而是帮助人们更加深度、精细化的认识股市。

显然，这是一个更具长期价值的方向。

同样是早期AI炒股的那波风潮，除了众所周知的幻觉外，不少人还反应通用大模型往往都存在缺乏股票交易的常识性问题。

比如一支股票一次至少买100股、每笔交易都会产生手续费，这些初入股市就能了解到的准则，在AI这里并不会被纳入考量范围。

如果不懂规则就可以贸然给出投资建议，那这份建议显然也并不具备什么参考价值，在能真正实现AI全盘接管炒股之前，这也是产品亟待解决的问题。

AI涨乐之所以在用户侧广受信任，一方面是它双模型的混合架构——垂直模型保证专业性，通用模型理解用户的自然语言表达——天然就是为金融领域的准入门槛而设计的，再叠加上Agent高效过滤信息的执行能力，可以轻松承担起「入行助手」的角色。

另一方面，背靠华泰证券的商级数据，让模型对千行百业的理解更加趋近于本质。

比如张朝阳在发布会现场提出了一个人们喜闻乐见的问题「黄金上涨带来了什么影响？」，AI涨乐的观察其实相当理性且专业：

对于产业下游（金店）而言，过度涨幅不仅会导致成本上升，也会影响人们的购买欲降低销量，并不完全是个好事；产业中游（工厂）本身商业模式靠的就是加工费，金价的涨跌跟他们的生意并不存在直接联系；

最终利好的，是以开采为生的产业上游，金价上涨会直接反馈到利润数字上，是这轮价格变动的最大赢家。

能理解吗？在用户这边的体感上，AI涨乐成了人人皆可拥有的专家级信息助手，这种授人以渔式的信息输出，才是AI真正能演化出价值的地方。

加拿大投资人凯文·奥利里曾在一档播客里提到，自己这么多年以来所有接触过的成功者身上都有一个共同特质，就是能在海量信息和机会中，快速识别出什么是信号、什么是噪音。

奥利里的这项技能，其实出自乔布斯，他坦言在两人共事的那段时间里，乔布斯并不是一个好相处的人，因为多数时候乔布斯都会把来自他人的需求当做噪音不予理会，唯有专注于信号，最终才能成就伟大的产品。

很大程度上，大A的投资者们每天就处在忙于分辨噪音和信号的猫鼠游戏里。

不世出的乔布斯注定是极少数的，人是受感情驱动的生物，绝大多数信息在人类这里天然都会有好与坏的判断。

这恰恰是AI有能力介入的部分，如果调教得当，它完全可以演化出信息收集这条长板，摒弃不必要的谈情绪、讲故事的噪音，并从中观测出信号与趋势。

这也进一步解释了，为什么我说就目前而言，让AI替代人来完成交易决策是一种本末倒置，它最需要代劳的场景，是我们每天都辗转于各个APP找信息的过程，把信号整合进一个简洁的页面送到人们手里。

很大程度上，AI涨乐做的事，也是为专业媒体多年以来的失位而补课。

CNBC曾披露过一些商界大佬的阅读习惯，包括巴菲特、盖茨、舒尔茨在内的人，都会把华尔街日报等知名刊物放进每日必读清单里。

这同样是一个很值得讨论的现象，大佬们之所以愿意把日复一日的枯燥阅读坚持下来，显然也是因为专业媒体的信号密度，往往是远高于噪音的。

但是在中国，我们更加熟悉的画面是，所有事实与观点都被混在一起塞进臃肿的投资社区，普通人在阅读时便不可避免地选出那些所谓吸睛的内容，由此陷入泥沙俱下的信息陷阱。

AI涨乐其实在这方面下了很多功夫，比如把数字人的拟人化陪伴，融入到日常的行情解读、交易引导、信息推送等环节里，要的就是增强产品的易用性，给普通人提供出更愿意接收消化信号的体验感。

还是那句话，科技发展的本质，是让工具不断适应人，而不是反过来让人去追逐工具。

作为长坡厚雪的行业，AI+金融的融合注定会是慢的，但回报也同样是肉眼可见的丰厚。

在慢赛道里锚定用户价值做长期的事，AI涨乐的定力在这个时代里，并不多见。