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讓AI炒股究竟是什么原理?拆解量化選股邏輯

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今天跟大家介紹一下AI炒股的相關原理,也就是我們常說的量化交易。

很多人認為,AI炒股就是把“哪只股票好不好”丟給大模型問問,然后再做決策。這跟真正的AI炒股是完全不相干的。

第一點 AI炒股的目標是“排序”,而非“判斷對錯”

AI炒股(量化選股)的第一個目標,是在今天的市場上,找出那些漲得比較好的板塊和個股,然后進行配置。

它本質上是一個排序的邏輯:只要大盤還在往上走,長年累月積累下來,它總體收益就能跑贏大盤。



第二點 排序靠的是“超額因子”

要找出漲得好的股票,需要有一些標準,這些標準就是所謂的超額因子。你拿著這些超額因子去篩選,選出來的股票大概率能跑贏其他個股,從而實現(xiàn)目標。

而這種超額因子的尋找是非常難的:

過去,主要靠基金經(jīng)理和研究員的人工分析。

現(xiàn)在,AI的強大之處在于,它可以去分析一些非線性規(guī)律。也就是我們通過肉眼或直覺很難發(fā)現(xiàn)的關系,AI通過大數(shù)據(jù)分析,能發(fā)現(xiàn)“A和B之間其實是有映射關系的”,并且能印證這種關系對未來漲跌幅的影響。

有時候這種關系人腦可能都不好理解,甚至違反直覺,但只要它有效就行了。

第三點 要警惕“偽AI”和“偽因子”

怎么理解呢?比如最近AI板塊非常好,有的量化模型說“我的超額非常強”,但實際上,這個模型可能只是重倉了AI

那你認為它算不算一個有效的超額因子?顯然不算。

因為AI板塊是一個主線行情,它不是長期持續(xù)貢獻超額的因素。你只能說在這個階段,跟AI相關的板塊表現(xiàn)好,你能及時挖掘并運用就能賺錢。但等到AI行情結束,這個因子就會快速失效,甚至帶來巨大的拖累。

A股真正長期有效的超額因子其實不多,主要有兩個:

小市值因子:因為上市資源稀缺,小市值股票在流動性好的時候有超額收益。

紅利因子:大量國企央企有市值管理和分紅要求,長期來看能跑贏大盤。



第四點 AI炒股用的最多的是“技術分析”,而非基本面

現(xiàn)在AI炒股,用的最多的并不是基本面分析(因為財報更新太慢,只有季報或重大事件才有新數(shù)據(jù))。

它用的最多的是技術分析,而且顆粒度非常細:

包括掛單、撤單、成交等所有你能想到的技術指標;

甚至上午收盤的數(shù)據(jù),中午就能進系統(tǒng)跑一遍;

盤中如果有數(shù)據(jù)權限,還能實時跟蹤和更新,判斷短時間內哪些股票可能跑得更好。

這種更新到極致,就是大家所說的量化高頻交易

最后給個人投資者的忠告

理解了AI炒股的原理后,我們就知道:

如果你去搞短線、搞技術面分析,是跑不贏AI的,你只能給AI提供養(yǎng)分,當它的“電池”。

對于我們個人投資者,一定要拉長投資期限,通過自己超越市場的認知來長期持股、重倉持股。你看好的確定性方向,只有這樣才能在市場中生存下來。



我舉個茅臺的例子:

AI因子為什么選不出茅臺?因為它只看短期維度,茅臺短期基本面沒有好轉跡象,技術面也不占優(yōu),所以AI不會把它列為超額方向。

但我們可以通過更長周期的分析,認為茅臺護城河深、業(yè)績確定性很強,著眼長期布局。

對于散戶來講,想要戰(zhàn)勝市場,只有比機構更能忍受波動,比機構考核周期更長,加上認知到位,長周期下來才能取得超越市場的收益。

好,關注大林哥,帶你認識財經(jīng)真相。

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