AI大块头有大智慧|股民的AI启蒙课(四)

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AI与炒股的亲密接触｜股民的AI启蒙（二）

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股民的 AI 启蒙课 | NO.04

前面我们聊了AI能做什么，以及它是怎么学习的。今天，咱们要接触点更“高大上”但又跟咱们息息相关的概念——大模型（Large Models）和生成式AI（Generative AI）！像ChatGPT、DeepSeek、通义千问等等这些都是“大模型”、“生成式 AI”。这些听起来高大上的东西，跟咱们炒股到底有啥关系？

今天，咱们就把它从云端拽下来，用大白话好好盘一盘。

一、模型

｜AI

一听到“模型”，你是不是脑子里会冒出复杂的数学公式，或者是电脑屏幕上那些弯弯绕绕、让人头大的代码？其实，它早就悄悄地藏在我们投资的日常行为了。

先从咱们熟悉的东西说起：

我们每天都在看的K线图：是把一段时间内的开盘价、收盘价等这些关键特征提取出来，用一种简化的方式（蜡烛图）模拟了股价的波动。这就是一种价格模型，帮我们理解市场情绪和趋势，甚至预测未来走向。

公司财务报表：这也是一种模型。它不是公司的全部业务活动，而是把复杂的经营状况模拟成关键的财务数字（收入、利润、资产、负债等），帮助我们理解公司的经营好坏，预测它未来的价值。

经济学家做的经济预测：他们会建立经济模型，输入各种数据（GDP增长率、通货膨胀率、利率等），通过模型运算来模拟经济运行，预测未来是繁荣还是衰退。

发现共同点了吗？

它们都是将现实世界里那些非常复杂的事情或者现象，抓住了其中一些最关键的信息和特征，然后用一种更简单、我们更容易看懂、更容易分析的方式，给“画”、“算”、或者“总结”了出来。

所以，“模型”就是把复杂问题简单化，变成我们能理解、能分析、能利用的工具。咱们股民天天都在跟各种各样的模型打交道：技术分析派看的是“价格行为模型”（各种K线组合、指标），基本面派研究的是“公司价值模型”（各种估值方法）， 炒题材也可能是在分析“市场情绪模型”或“政策驱动模型”。模型，就是我们在A股这个复杂江湖里摸索前行的重要工具。

二、AI模型

｜AI

那AI模型又是啥？

咱们复习一下前面课程的知识点：AI通过算法（一套指令）来处理海量数据，这个过程叫机器学习。

那么，机器学习“学”出来的成果是什么呢？

—— 就是AI模型！

你可以把 AI模型想象成：通过机器学习算法，从大量数据中提炼出来的“智能规则”或“知识结晶”。它不再是简单的类似“如果股价跌破20日线，就发出卖出信号”这种固定指令，而是形成了一套能够模拟咱们股民某种投资智慧（比如识别A股常见的上涨形态、理解上市公司财报好坏、判断市场情绪冷暖）的“程序大脑”。

打个比方：机器学习的过程，就像是咱们去驾校学开车。教练（算法）教给你各种驾驶技巧，你需要在不同的路况（数据）下反复练习。最后，你熟练掌握了怎么开车，形成了自己的驾驶习惯和判断能力——这个“会开车了”的状态，就可以看作是你脑子里形成了一个关于驾驶的“模型”。

再看几个投资中的例子，比如：

通过学习A股过去十年所有出现‘W底’反转的股票K线图和对应的后续涨幅，可以训练出一个A股W底形态识别与预测模型，让机器在新K线出来时自动预警；‍‍

通过学习海量A股财经新闻、券商研报、股吧评论和对应的股价波动，可以训练出一个“A股市场情绪分析模型”，给当下的市场情绪打个分，看看是“贪婪”还是“恐惧”；

通过学习A股优秀上市公司的历史财报数据、成长路径和对应的股价长期表现，可以训练出一个“成长股价值评估模型”，辅助判断哪些公司更有“长牛”潜力。

这些AI模型，现在已经在股票投资的很多领域开始应用了。比如很多量化私募，就是用AI模型分析A股的价量、因子、舆情等数据，自动产生交易信号。还有一些券商APP里的“智能条件单”或者“AI盯盘”功能，也可能内嵌了简单的AI模型来辅助择时。在基金投资方面，某些“AI驱动”的基金组合策略，也是通过AI模型来动态调整股票、债券等大类资产的配置比例。

三、大模型

｜AI

那么，“大模型”又是个啥？为啥叫“大”？

现在大家天天听到“大模型”，比如国外的ChatGPT，还有咱们国内的DeepSeek、通义千问等等，它们背后撑腰的，就是这个所谓的“大模型”。

先说“语言模型”：顾名思义，这种模型就是专门用来模仿和处理咱们人类语言能力的。它的目标就是让电脑能够像人一样，听懂我们说的话，理解我们话里的意思，并且能够用自然流畅的语言来回答我们，或者帮我们写邮件、写总结、写代码。

那关键问题来了，它凭什么叫“大”模型呢？到底“大”在哪些地方？

主要有两方面特别“大”：

训练数据量巨大：它们学习的文本数据量是天文数字，相当于把全世界图书馆的书都读上好几遍！A股相关的各种研报、公告、新闻资讯对它来说只是其中一小部分。

模型参数规模巨大：模型内部的“神经元连接点”（参数），你可以想象成大脑里神经元之间连接的“开关”和“旋钮”，或者是一本超级复杂的菜谱里，每种食材用量、火候、步骤的精确设定。这些“开关旋钮”的数量，从几亿、几十亿，到现在的几千亿甚至万亿级别！

正是因为这种“大”，使得这些模型能够理解非常复杂的语言规律、上下文，甚至一定的逻辑推理，从而能跟我们进行比较自然的对话，或者完成总结财报、翻译研报、写代码（辅助量化交易）等任务。

四、生成式AI

｜AI

大语言模型，不仅能理解，更能从无到有地创造出全新的东西。这就是现在火得发烫的——生成式AI (Generative AI)。

咱们以前在A股市场碰到的AI，很多是“分析判断型AI”：

看一篇新闻，它能判断是“利好”还是“利空”；‍

瞅一张K线图，它能识别这符不符合“头肩顶”或者“W底”的形态；‍

分析一份公司财报，它能评估这家公司会不会有“业绩爆雷”或者“现金流断裂”的潜在财务风险；‍

研究一堆A股市场数据（比如两市成交额、北向资金流向、融资融券余额），它能判断当前市场情绪是“牛市初期”的亢奋，还是“熊市末期”的悲观；‍

甚至在交易所层面，它能火眼金睛地识别某些股票账户的交易行为，判断是不是有“割韭菜”的内幕交易或者“抱团操纵”股价的嫌疑。

这类AI（分析判断式AI），主要在做“选择题”或“判断题”，给事物打标签、做归类。

那“生成式AI”又是啥？

顾名思义，它不光能分析判断，更能从无到有地创造出全新的东西。比如：

你让AI写一篇关于A股热门赛道（比如人工智能、低空经济）未来三年投资逻辑的分析报告，它能有模有样很快给你整一篇出来，连PE、PB的预测都给你安排上（当然，靠不靠谱另说）；‍

你有个自己很满意的A股短线交易思路，策略即使有效靠手工在5千多只股票里去筛选也不现实。AI的代码能力帮你生成一段通达信等软件能用的选股公式或者简单的Python量化回测脚本；

AI可以帮你模拟一下，如果下个月A股市场突然宣布“印花税有重大调整”（纯属举例，不代表真实预测哈！），大盘和不同行业板块（比如券商、科技）可能会走出几种不同的剧本。

这些AI生成的文本、代码、模拟数据、对话内容，虽然可能是基于它学习过的海量信息（比如无数的研报、代码库、历史数据、网页对话），但最终呈现出来的是一种新的、以前并不直接存在的组合或内容。它更像一个“创作者”、“设计师”或者“艺术家”。不同于“分析判断式 AI”，它主要在做“问答题”、“填空题”甚至是“创作题”。

生成式AI在投资领域有啥用？

信息获取与处理：快速总结研报、财报、新闻，翻译海外资讯。

内容创作辅助：帮你写投资笔记初稿、生成简单的策略代码、起草邮件。

知识问答与解释：成为你的7x24小时财经百科全书。

数据模拟与增强：理论上可以模拟各种市场环境下的数据，用于策略测试。

两种AI经常“联手”：

比如，可以用生成式AI创造出各种A股历史上没怎么发生过，但理论上可能出现的极端“股灾”或“疯牛”的模拟数据（比如模拟某个行业突然遭遇毁灭性打击，或者整个市场流动性瞬间枯竭）。然后，用这些包含各种“黑天鹅”事件的模拟数据去“魔鬼训练”分析判断型AI的A股风控模型。这样，咱们普通投资者未来使用的某些风险提示工具，或者基金经理用的风控系统，就能更早、更准地嗅到危险信号，及时发出预警。

再比如，现在有些智能投研平台，可能就是先用分析判断型AI从几千只A股中，根据复杂的财务指标和市场数据，初步筛选出有“黑马”潜质的股票池（比如那些业绩超预期、估值合理、有独特行业壁垒的公司），然后再让生成式AI针对这些精选出来的“种子股票”，快速生成几百字的“投资亮点摘要”、“潜在风险提示”或者“核心竞争优势分析”的初稿，大大提高研究员和咱们普通投资者筛选和理解股票的效率。

可以说，“脑洞大开、勇于创造”（生成式AI）+ “严谨细致、精准判断”（分析判断型AI）= 更强大、更全面的AI投资解决方案。它俩联手，能给咱们带来更强大、更全面的智能投资辅助。

敲黑板：

AI 并不万能，它还不能独立做你的投资顾问！

虽然大语言模型和生成式AI看起来非常强大，但咱们股民必须清醒看到：

它们是语言大师，不是预言大师：它们的核心是理解和生成“像人话”的文本，而不是精准预测股市。它们给出的关于市场的判断或预测需要非常谨慎地对待。


可能“一本正经胡说八道”：它们可能会基于过时信息，或者为了让回答听起来流畅而“编造”事实（这个问题下一课详谈）！


缺乏真正的金融专业深度：虽然读过很多资料，但它们不像专业金融数据库那样结构化，也不具备人类金融专家那种结合经验的深度洞察力。

“

总结一下：

今天我们知道了，“模型”是对现实的模拟。AI模型是机器学习的产物。而当前最火的“大语言模型”因为其巨大的数据和参数，在理解和生成语言方面表现惊艳，催生了强大的“生成式AI”，它能理解、总结，更能创作新内容。这为我们获取信息、辅助思考打开了新大门，但我们同样必须警惕其局限性。

下一篇文章，重点聊聊这些“能说会道”的大模型，为啥有时候又会“一本正经地胡说八道”，以及咱们该如何擦亮眼睛，防止被AI“带到沟里去”！