AI炒股在一段時(shí)間被吹得神乎其神，但就像其他炒股模式一樣，贏家總是少數(shù)人，多數(shù)人終究還是成了AI韭菜。

首先AI炒股就是黑箱決策。投資者難以理解 AI 選股和交易的具體邏輯，無(wú)法評(píng)估決策質(zhì)量。

比如，某 AI 推薦的股票組合表現(xiàn)良好，但用戶無(wú)法解釋其背后的投資邏輯，增加信任風(fēng)險(xiǎn)。

其次是策略同質(zhì)化。多家機(jī)構(gòu)使用相似 AI 模型和數(shù)據(jù)源，導(dǎo)致交易行為趨同，引發(fā)市場(chǎng)波動(dòng)加劇，這種悲劇經(jīng)AI不斷放大。

比如，2025 年 10 月，多家量化基金因相似 AI 策略同時(shí)減倉(cāng)，導(dǎo)致某板塊單日暴跌 7%……誰(shuí)跌誰(shuí)知道。

三是極端市場(chǎng)失效。在市場(chǎng)流動(dòng)性枯竭或極端波動(dòng)時(shí)，AI 模型可能產(chǎn)生不穩(wěn)定行為，甚至放大風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)羊群效應(yīng)。

比如，2024 年某 AI 基金在市場(chǎng)崩盤(pán)時(shí)持續(xù)賣(mài)出，加劇下跌趨勢(shì)，最終清盤(pán)。像這樣的例子舉不勝舉，將來(lái)可能更多。

四是過(guò)度擬合風(fēng)險(xiǎn)。模型過(guò)度適應(yīng)歷史數(shù)據(jù)，在新市場(chǎng)環(huán)境中表現(xiàn)不佳。換言之，不能與時(shí)俱進(jìn)。

比如，某 AI 策略在回測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異 (年化 40%)，但實(shí)盤(pán) 3 個(gè)月后虧損 20%……

一句話，AI炒股就是智商稅，因?yàn)椋绻總€(gè)人都AI炒股，那豈不是每個(gè)人都賺錢(qián)，那誰(shuí)賠錢(qián)呢？

當(dāng)人們的依賴(lài)度達(dá)到一定程度時(shí)，龐氏騙局，就出現(xiàn)了。

一言以蔽之，AI 炒股乃至AI金融都是一把雙刃劍，它為金融業(yè)帶來(lái)前所未有的效率提升和創(chuàng)新可能，但同時(shí)也伴隨著新的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。

在股票市場(chǎng)應(yīng)用中，AI 展現(xiàn)出強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和執(zhí)行能力，但其局限性也不容忽視。

所以，不能依賴(lài)AI，但是可以借助它的信息搜索力，并加以人工審核。也就是說(shuō)，將其工具化，而不是依靠它。