概览
独立专家评审说明了 AI 在自动交易中的实际应用。核心观点：AI 是强力助手，而非可完全信赖的独立交易者。
AI 的现实用途
LLM 作为研究与过滤工具
大型语言模型加速市场研究、想法生成与信号过滤。
它们能总结新闻、扫描模式、提出假设，但不会独立执行实盘交易。
参考行业分析见 Reuters 分析。
专家交易中的神经网络
神经网络过滤器已在成熟的专家交易产品中使用，例如 Golden Pickaxe 与 Perceptrader AI。
与经验证的规则逻辑结合时，能提升模式识别与风险评分。
为什么完全由 AI 决策存在风险
输出相关性与脆弱性
若无明确约束，模型输出往往高度相关且不够稳健。
“垃圾进，垃圾出”
模型效果取决于数据质量、标注与人类引导。
可维护性问题
用 AI 快速生成的代码在生产环境中可能难以维护。
给交易者的实操建议
把 AI 当作过滤器，而非最终决策者。
在经验证的数据上充分回测，并以小资金做前向测试。
将神经网络过滤与经验证的规则逻辑结合。
实盘账户优先使用经人工审核的生产级代码。
记录模型输入与再训练计划。
工具与合规提示
发布关于存款奖励或合作优惠的摘要时，请遵守合作方的保密与同意要求；允许发布经过审慎编写的摘要并在允许时加入推荐注册链接。参见 IC Markets 的合作说明。
结语
AI 提升了速度与模式识别能力，但仍需人类监督与保守部署。想尝试 AI 增强的专家交易，请从受控的过滤策略、小规模实盘测试和明确的风险管理开始。
