一文讀懂：AI 到底能不能幫你賺錢？
AI 無疑是人類生產力史上的一次巨大飛躍，因此，交易員們渴望利用這項技術來賺錢也就不足為奇了。
AI 就像一位“高效信息篩選員”，能迅速從鋪天蓋地的新聞、財報和社交媒體中，挑出對投資真正有用的內容。
然而，隨著 AI 學習的深入，它也觸及了自身的局限性。 金融科技公司的一些實驗表明，AI 在資訊整合方面表現出色，但在指導投資者具體如何操作方面，目前仍面臨挑戰。
Robinhood 券商的產品副總裁 bhishek Fatehpuria 告訴我們美股大數據：“我 AI 真正擅長的領域每三四周就會發生變化，今天不擅長的事，可能過幾個星期就能做好了。 “他指出，目前 AI 最突出的能力是對複雜資訊的歸納與摘要，這與投資分析中”理解並提煉海量資料“的流程高度契合。
在 Robinhood 的內部演示中，AI 工具“Cortex”還具備了更進一步的功能：允許使用者輸入自己的交易假設，比如“某隻股將在某時間點漲多少”，AI 隨後會給出與這一假設匹配的交易策略，包括具體的期權組合方案等。
雖然最終產品可能會與早期演示有所不同，但這一功能的展示預示著：未來 AI 或將成為幫助投資者跑贏市場的關鍵工具。
深度分析財報電話會議
目前已有數項研究，分別來自喬治亞州立大學、芝加哥大學布斯商學院和明斯特大學，這些研究利用 AI 深度梳理財報電話會議，並從中提煉出與投資者相關的問題。 在這些研究中，大型語言模型（LLMs）能夠捕捉到企業高管語氣的微妙變化或迴避性言辭，並利用這些資訊識別企業風險和即將到來的資本支出變化。
然而，財報電話會議本身就受到高度審查，企業高管在會前也通常會進行充分準備。 如果投資者越來越多地利用 AI 來解讀這些會議，很容易想像未來的場景：企業高管們會調整他們的發言方式來「迎合」AI。 如果一個 AI 被訓練來檢測某些指向潛在風險的詞彙——就像芝加哥布斯商學院的研究那樣——那麼高管們可能會被訓練來避免使用這些詞彙。
AI 的局限性與潛在風險
AI 並非完美無缺，重度 AI 用戶經常指出它可能會“幻覺”或提供不準確的資訊。 此前就有 AI 誤報影響金融市場的例子，比如 2023 年 5 月，一張 AI 生成的五角大樓附近爆炸圖片曾短暫導致股市暴跌。 儘管這張圖片是故意製造的假資訊，但無意中產生的錯誤資訊也可能產生類似的影響。
有實驗表明，他們向 ChatGPT 提供了一個 Robinhood 的 2024 年年度 10-K 財務報告的連結，並提示 AI 總結報告內容並識別投資者應了解的關鍵點。 ChatGPT 表現良好，它指出了每股收益等財務指標、總融資客戶等業務指標以及潛在風險，甚至還在底部附上了一張顯示近期表現的美股公司圖表。
然而，當同樣的提示被提供給谷歌的 Gemini 時，它卻出現了混淆。 它提取的是 Robinhood 的 2023 年全年而不是 2024 年的 10-K 文件數據。 在這種情況下，Gemini 優先搜索了谷歌上最新的 10-K 檔，並選擇了一份在 2024 年發佈但覆蓋 2023 年財報的檔，而不是提示中明確提供的 2024 年財報檔。 當指出錯誤後，Gemini 又引用了一份季度 10-Q 財務報告，再次與提示中的檔不符。
當 AI 引用錯誤的信源時，可能導致嚴重的錯誤和不準確的結果。 這就是為什麼許多大型語言模型（如 Gemini）在回復底部都有免責聲明，告知用戶務必核實資訊。 作為谷歌推出的 AI 產品，Gemini 內置了「雙重檢查」功能; 谷歌也在幫助頁面明確表示，該產品不應被用於醫療、法律、金融等專業意見。
想想看，如果 AI 的判斷失誤，而你又真金白銀地投了進去，後果可能不堪設想。 因此，一個核心的觀點是：在利用 AI 進行投資時，人類的把關作用仍然至關重要。
投資人 Jeffrey Emanuel 對此有著切身體會。 他曾在多家華爾街機構擔任分析師，也開發過多個 AI 與加密專案。 他指出，目前 AI 面臨的主要瓶頸是“資訊量超出模型處理能力”。 例如，單獨一份 10-K 年報就可能塞滿大模型的上下文視窗，真正的難點，是如何從海量文檔中精準提取出“有用的那一部分”。
不過，他也坦言：今天的 AI 還遠沒達到“人人可用”的程度，普通投資者若想靠它做出正確判斷，往往需要一定的技術背景，這本身就與“普惠智慧”背道而馳。
未來若要改變這種狀況，AI 工具必須進一步提升——例如通過多模型協作（multi-agent workflow），實現更複雜的問題拆解與更精準的信息處理。 但即使如此，能不能真正“做出好決策”，依然是另一回事。
美股大數據認為：「再強的分析模型，也不一定能給你好的交易意見。 市場的非理性、變數的複雜交織，使得預測方向本身就是一件困難的事。 ”
換句話說，AI 可以提高效率，但無法替你承擔風險。 它是工具，而不是答案。
AI 如何真正幫投資者
儘管當前 AI 在投資交易中仍存在不少限制，但對投資者而言，搞清楚 AI 的能力邊界，比盲目依賴它更為關鍵。 它能做什麼，不能做什麼，決定了它在你的投資系統中扮演什麼角色。
在眾多應用場景中，AI 最穩定、最實用的一項能力，可能就是——識別模式。 對偏好技術分析的投資者來說，這一點尤其重要。 技術分析的本質，是從歷史交易數據中尋找那些可能重複出現的走勢或形態，從而預判未來的市場方向。
如專家所言，人類的大腦雖然具備極強的圖形識別能力，但往往也容易受主觀情緒影響，看出一些“其實並不存在”的形態，或者錯過真正重要的信號。 這種認知偏差，在波動劇烈的市場中尤為常見。
而 AI 在處理這類問題時就顯得更冷靜、更一致。 它可以在統一規則下，對數以千計的標的進行系統性分析，從海量圖形中提取潛在模式，而不會被市場情緒或個人偏見所干擾。
換句話說，AI 不會替你拍板，但它可以幫你掃清視線，讓你看得更清楚、判斷得更理性。 對於很多依賴技術圖形做決策的交易者來說，這種“輔助而非主導”的定位，恰恰是 AI 最適合的角色。
AI 正在「蠶食」社交媒體？
你有沒有想過，未來我們炒投資看資訊，可能再也不需要刷社交媒體了？ 因為，AI 正在悄悄地「吃掉」社交媒體在投資領域的份額！
過去兩年，零售券商 Public 一直在琢磨怎麼把 AI 真正用到投資實戰中。 他們不像有些平臺那樣只搞「概念」 Public 的路子更務實，而且每一步都有市場反饋支撐。
Public 的聯席首席執行官詹尼克·馬林說得特別明白：“AI 要在投資這行發揮價值，最關鍵的不是它能'知道所有答案'，而是它知道自己不知道的時候能及時'閉嘴'。 這一點，很多 AI 工具都還沒做到呢。 ”
他打了個特別形象的比方：投資者不需要那種課堂上“永遠舉手回答”的學生，哪怕不懂也要瞎掰點什麼。 我們要的是一個真正能幫你看清問題、判斷信息價值的得力助手。
Public 在 2023 年 5 月就推出了一個由 ChatGPT-4 驅動的“投資副駕駛”工具——Alpha。 這可不是簡單的資訊搜索器，它給使用者提供了一個用自然語言交流的介面。 你可以用大白話問它某只股怎麼樣，讓它幫你篩選特定資產，或者對比兩家公司的業績。 更重要的是，它不只是「告訴你新聞」，而是能幫你看懂資訊，甚至能推動你直接下單。
Public 在內部跟蹤了一個叫“行動轉化率”的指標，就是平臺上的資訊內容能促使用戶實際交易的比例。 結果，讓他們大吃一驚：
- 傳統新聞內容的轉化率大約是2%;
社交動態（比如用戶評論或簡報）的轉化率是 5%;
而 Alpha 的轉化率竟然高達近 40%！
這說明什麼？ AI 提供的內容，相比傳統資訊，更容易讓使用者採取實際行動。 它那種「結構化+針對性」的呈現方式，正在逐漸取代社交媒體內容原本在投資平臺中扮演的角色。
這個驚人的發現，直接促使 Public 做出了兩個重磅決策：
首先，他們把大部分精力都投入到了 AI 產品的研發上。
今年 5 月，Public 上線了一個新工具，叫“生成資產”（Generated Assets）。 這個功能很酷，允許使用者自己創建投資指數，比如“由 40 歲以下 CEO 領導的公司”，或者“不受美國關稅影響的企業組合”等等，還能把這些自定義指數跟標普 500 進行對比。 未來，使用者甚至可以通過「零碎股」投資，或者直接配置自己定義的組合指數。
其次，Public 徹底關閉了社交內容資訊流！
這對於一家曾經以「社交型投資平臺」聞名的公司來說，簡直是一次顛覆性的戰略大轉向。 以前，Public 用戶習慣在平臺里分享財報摘要，聊當天的市場動態。 但現在，所有這些資訊都已經被 AI 生成的內容取代了，而且 AI 生成的更快、更準確，還能自動嵌入到使用者正在瀏覽的內容中，省心又高效。
公司的兩位創始人甚至在博客中直言不諱地坦言：「社交資訊流的主要價值，以前是説明大家快速掌握市場動態。 但現在，這項功能已經被 AI'吃掉了』。 ”
他們甚至用了一個非常直白的詞：“AI 正在蠶食社交媒體”。
這種變化，與三年前那波席捲全球的零售投資熱潮形成了鮮明對比。 2020 到 2021 年，社交媒體曾掀起“迷因股”（Meme Stocks）狂潮，把大量年輕投資者第一次帶進了股市。 而現在，雖然 Public、Moomoo、Robinhood 這些平台的使用者還在，但他們的資訊來源、投資路徑、甚至決策方式，都在被 AI 深刻改變。
美股大數據認為，AI 正在重塑我們對散戶投資者的定義。 過去，投資世界很簡單，要麼完全自己動手研究下單，要麼完全託管，交給機構打理。 但現在，有了 AI 的輔助，似乎正在出現「第三種方式」 ——由 AI 輔助的自主決策。 這既不用完全靠自己，也不用完全託付於人，在效率與自由之間找到了一個全新的平衡點。
你覺得這種「第三種方式」會成為主流嗎？
本文來自微信公眾號 「美股大數據 StockWe」，作者:StockWe.com，36 氪經授權發佈。
