> 当AI大模型在围棋、写作等领域高歌猛进时，它在股市的表现却令人大跌眼镜。2025年8月A股大涨行情中，所有AI炒股模型集体失灵，未能预测到这波行情。

AI炒股已成为金融科技领域最热门的话题之一。2023年，彭博社发布BloombergGPT，开启了AI金融化的浪潮。随后，各种AI炒股工具、模型和策略如雨后春笋般出现，承诺通过人工智能技术帮助投资者战胜市场。

但现实情况是，即使如清华大学开发的Kronos这样的模型——它经过120亿条K线记录的训练——在实际应用中也常常失败。 有投资者发现，使用Kronos预测贵州茅台股价时，其预测走势与实际走势完全背离。

01 AI炒股的兴起与现状

AI在金融投资领域的应用最早可以追溯到上个世纪的量化交易。但真正的转折点出现在2023年，彭博社发布了专门为金融领域打造的BloombergGPT。

这款模型吸收了彭博社几十年积攒的金融新闻、财报、研报和终端交流语料，被业内誉为“金融界的GPT高定版”。

2024年后的开源浪潮真正将“金融大模型”概念带到大众视野。各种中文金融模型、行情插件和K线预测框架层出不穷，大模型不仅能读新闻，还能生成代码、分析股价、预测趋势，甚至接入聊天框架变成了“AI炒股顾问”。

2025年，清华大学开源的Kronos工具在GitHub上获得超过3000星标，甚至被认为能让使用者掌握量化机构的策略。

02 辉煌承诺与残酷现实

AI炒股的承诺十分诱人：能够处理海量数据，发现人类无法识别的模式，避免情绪化决策，以及24小时不间断监控市场。然而，这些承诺在实践中大多落空。

无数用户照着教程配置完模型，回测结果看起来可靠，但一跑实盘就失败。Kronos上线后两周内，Github的反馈区就被“预测不准”、“实际无效”的评论刷爆。

AI大模型在实验环境中表现优异。Kronos在测试中与25个基线模型比较，价格序列预测RankIC提高了93%，比最佳非预训练基线提高了87%。

但在实际应用中，这些模型却无法稳定预测市场走势。甚至有人发现，网上那些教你“用大模型躺赢炒股”的视频、教程，照着做反而亏得更快。

03 为什么AI炒股难以成功？

金融市场可能是AI最难征服的领域之一，原因有三：数据的噪声太多，Alpha衰减的存在，以及市场本身的适应性。

金融数据的信噪比低到令人发指。99%的信息都是噪声，真正能预示未来方向的“信号”少之又少，而且极其脆弱。这些信号一旦被市场识别，就会被迅速套利，最后消失无踪。

“Alpha衰减”是金融界最残酷的规律。Alpha指的是稳定赚钱的能力，即跑赢大盘的策略。量化交易的本质就是在海量数据中找出尚未被发现的Alpha，并在它被发现前赚完最后一笔。

但市场是“活”的——你发现的信号，别人也会发现。最终，这个规律失效，Alpha归零。任何被发现的规律，都会因交易行为本身而被打破。

金融数据与语言或图像数据不同，价格序列中包含大量随机波动，这种随机波动最终变成“数据噪声”，导致大模型产生“过拟合”现象。模型看似找到了价格变化规律，但在真实预测中会失效。

04 偶尔的成功案例

尽管面临诸多挑战，AI炒股也有一些成功案例。一项研究采用ChatGPT-4o构建网络安全股票组合，获得了总回报率高达273%的业绩。

这项研究通过自然语言处理技术中的VADER情感分析工具，量化市场对每只股票的情绪倾向，为股票选择提供前瞻性参考。

在另一个案例中，一名17岁高中生使用GPT-4o和DeepSeek进行股票交易实验，一个月内实现了25.2%的收益。

实验期间，GPT-4o展现出对市场机会的敏锐洞察力。它决定将从Candel医药公司获得的收益转投给专注癌症和炎症疗法的Actuate医药公司，结果当周股价就暴涨27.37%。

但这些只是短期的实验，研究者也强调这些实验无法构成任何投资建议。要判断AI炒股是否真的可行，还需要更大规模、不同市场环境的长期验证。

05 实用的AI金融应用

虽然AI直接炒股存在困难，但它在金融投资领域仍有重要价值。行业已经完成了一个大转向——从炒股预测，转向研究增强。

AI不再是操盘手，而是增强人类的插件。人们不再追求“AI告诉我买什么”，而是让AI帮助“更快查财报、更快读公告、更快完成回测、更快搞定代码”。

彭博从不承诺“帮你赚钱”，但它用独有的数据体系，把新闻拆词、把财报结构化、把公告智能解读，然后推到量化研究员眼前。策略怎么配、模型怎么用，还是人自己定。

多智能体投资策略正在兴起。

一些平台通过构建智能体协同的决策中枢，31个专家智能体加用户专属智能体协作，提供投资决策支持。基于2025年3月的评测数据，对比2024年主观多头私募产品52.12%的平均胜率，AI预测下组合胜率为54.61%，超过人类平均水平。

06 理性看待AI在投资中的角色

AI可以看图、读报、算账，甚至在几秒钟内完成一个交易逻辑的全流程分析，但它永远无法取代对不确定性的判断、对市场博弈的感知，以及对人性波动的体察。这些，恰恰是金融的核心。

你真正想赚到的钱，从来不是靠“抄对模型”，而是靠比别人更快看清一件事、比别人更敢于下判断、比别人更有认知闭环的能力。

大模型不会给你答案，但它能帮你构建问题、梳理信息、验证假设。它是一个研究型战友，而不是自动提款机。如果你指望它替你炒股，它不会让你亏光，但一定会让你看不懂。

未来属于既相信AI的效率，又不迷信AI的判断；既擅长提问，又敢于承担决策；既能调动模型，又能保留怀疑的人。

2025年8月，A股迎来一轮大涨行情，上证指数创十年新高，交易量多日突破2万亿元。

然而就在这波行情中，那些吹了两年的“大模型炒股”，一个都没预测到这波行情。BloombergGPT没反应，国内量化模型集体哑火，K线预测神器失灵了。

金融市场是一个自毁规律的系统。任何被发现的规律，都会因交易行为本身而被打破。AI不是不聪明，而是它面对的是一个拒绝规律存在的对手。

工具再强大，也只能是“帮你看清楚”，而不能“替你做决定”。