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  本报记者 吴晓璐

  “您对T0算法(在有底仓的前提下 ,日内进行低买高卖赚差价、降低持仓成本的程序化交易策略)交易股票和ETF感兴趣吗?”近日,某券商客户经理向《证券日报》记者表示,“账户内20个交易日日均资产达30万元就能开通量化AI工具” ,当投资者买入股票或ETF后,券商交易系统会自动高抛低吸,赚取差价。

  当前 ,A股正在进入人工智能体(AI Agent)时代 。算法交易、策略回测……这些过去专属于头部量化机构的“秘密武器 ”,如今正通过券商或技术服务商,被个人投资者运用。这也被业界称为“量化平权” ,即个人投资者也能像专业机构一样使用量化工具进行投资决策,缩小与机构的工具差距。

  然而,当个人投资者(俗称“散户”)用上AI ,是否意味着其就能在变幻莫测的资本市场中与专业机构“平起平坐 ”?围绕这一问题,《证券日报》记者近日对多家券商 、AI技术服务商及专业投资者进行了深入采访,探寻“量化平权”的真相 。

  AI催生“量化平权”?

  面对5000多只股票要怎么选?选好之后什么时候买入 、什么时候卖出?如何克服贪婪与恐惧?这些基础问题直接关系着投资者的切身利益 。过去 ,量化投资机构依靠专业团队、高速算力和独家数据构建起极高的投资壁垒。而个人投资者往往只能凭借零散信息、主观经验做出投资判断。

  “长期以来 ,个人投资者在进行投资决策时通常面临三类痛点——信息过载难以筛选 、专业工具门槛高、交易容易受情绪影响 。 ”作为智能算法交易系统服务商,上海非凸智能科技有限公司首席运营官郑媛姿向《证券日报》记者表示,AI工具正被应用于这些场景 ,从投研、盯盘 、交易辅助、组合管理和投后复盘几个环节提供帮助,不仅能快速处理海量数据,还可以结合多维数据和风险指标 ,帮助投资者更全面地理解标的、行业和组合风险。

  《证券日报》记者经调查了解,当前市场已经形成了一整套智能投研交易工具,可通过对话形式 ,为个人投资者提供帮助,如AI资讯研报解析 、AI盯盘、AI诊股、智能选股和ETF等,这些工具把复杂的市场信息 、策略逻辑和风险提示 ,转化为通俗直观的内容,用更清晰、更可交互的方式呈现给投资者,大幅降低了个人投资的专业门槛。

  中金研究院执行总经理周子彭向《证券日报》记者表示 ,现在AI辅助投资工具大致可以分为三大类:一是信息处理类 ,帮助投资者快速梳理研报、财报等海量信息;二是策略辅助类,机构提供量化选股 、因子筛选 、回测分析等标准化模块;三是决策辅助类,作为“智能代理”覆盖市场观察、风险评估、情绪监控等全流程 ,这类产品目前尚处于开发过程中 。

  个人投资者可使用的AI投资服务大多从券商渠道获取。一方面,券商开发的智能服务平台将AI嵌入投资链条,通过对话识别投资者需求 ,以此制定个性化资产配置方案,并提供持仓诊断 、智能盯盘、风险预警等服务。例如,中信建投证券推出的人工智能策略投研平台“信谛听AI智数平台” 。“该平台将原本仅面向机构客户的策略回测、市场趋势预警 、组合归因分析等功能向更多投资者开放。投资者无需学习代码或专业术语 ,只需通过自然语言交互,AI就能快速生成精准结果,让专业分析变成‘聊天式操作’。 ”中信建投证券相关负责人向《证券日报》记者介绍 。

  另一方面 ,券商将AI算法融入交易系统,提供算法交易、组合交易等进阶服务,帮助投资者提高交易效率。例如 ,部分券商为高净值客户提供T0算法、波段交易等服务 ,但这类服务设置了资金门槛,个人投资者申请使用需要满足账户在一定时间内日均资产要求,大多从30万元到100万元不等。

  而无论投资者选择哪类服务 ,都需要注意AI只是辅助工具 。郑媛姿表示,AI可以提高效率,但不能消除市场风险 ,可以辅助分析,但不能保证收益,最终仍应该由投资者结合自身风险承受能力审慎做出投资决策 。

  AI实盘胜率并不稳定

  《证券日报》记者在进一步深入了解后注意到 ,“量化平权”更像是个伪命题。目前券商开放的网格交易 、智能下单、简易量化策略、AI选股等服务,均属于工具层面的算法普惠,是门槛下放 ,但是机构投资者与个人投资者在策略深度 、信息、算力等方面的核心鸿沟在短期内无法填平。

  理想中的个人投资者与机构投资者真正“平权”与现实差距还有很远 。格上基金研究员焦冰向《证券日报》记者表示,机构投资者做量化不是靠单个模型或算法,而是依赖算力、数据源 、低延迟交易系统 、持续迭代的投研团队等一整套基础设施。机构策略和因子库每周都可能根据市场变化做迭代 ,而对个人投资者开放的AI工具 ,底层模型更新节奏较慢,出于稳定和合规考虑,策略逻辑也高度标准化 ,容易同质化。因此,AI智能体让个人投资者获得了一定的辅助能力,但个人投资者与机构投资者在资源、系统、抗风险能力上的系统性差距并没有实质缩小 。

  即便如此 ,个人投资者利用AI炒股的热情仍然高涨。《证券日报》记者在调查中注意到,有的投资者利用免费的数据接口,自己搭建了一套AI炒股分析工具 ,也有投资者使用通用大模型进行分析,做出投资决策,更多的投资者则直接使用券商或第三方平台提供的AI工具。

  “去年开户券商的T0算法工具一推出 ,我毫不犹豫就申请了,当时设想非常好,AI分析替我低买高卖 ,躺着就能赚钱 。 ”投资者李女士向《证券日报》记者表示 ,她身边还有不少朋友都对AI量化工具感兴趣,今年以来参与尝试的人越来越多。“不过,从胜率来看并不理想 ,结果依然是有赚有赔,跟自己操作相差不大。 ”

  从实盘数据来看,投资者使用AI工具并不能“躺平” 。就T0算法而言 ,记者广泛采访了多位券商客户经理,综合结果为:使用“T0算法服务”的客户,盈亏比例大致为7:3。同时 ,不同券商的投资者盈利占比不同,且收益分布极不均匀。

  无论使用哪种工具,投资者都不能完全依赖AI 。创金合信基金首席经济学家魏凤春在接受《证券日报》记者采访时表示 ,AI可以提供一些通用的 、常识性的功能,但更加精细的指标设定、个性化判断,仍需依靠使用者的经验阅历 。当使用者能力出众时 ,AI能起到锦上添花的作用;而如果使用者自身认知存在缺陷 ,AI顺着使用者思路回应,也容易误导决策。

  行业共识是,投资者需要对AI投资的现实局限性保持清醒认识。“AI工具最大的价值不在于‘跑赢市场’ ,而在于帮助投资者‘跑赢自己’,即减少情绪干扰,避免随意交易 ,提升决策的一致性和纪律性 。 ”周子彭认为。

  平衡创新与合规成市场焦点

  随着技术发展,AI在投资领域的应用,正从单一的投研、交易辅助工具 ,逐步向全流程组合管理 、投后服务延伸。

  郑媛姿表示,未来,AI在投资领域的应用趋势是“大模型+策略模型+交易系统”的融合 。大语言模型负责理解和表达 ,策略模型负责数据处理和风险识别,交易系统负责把能力落到稳定、可追踪的实际场景中。这类融合会让智能化工具从单点功能走向全流程陪伴,在投前分析、盘中跟踪 、交易辅助、投后复盘和投资者教育等场景中发挥更大作用。

  “个人投资者需要的不是单一策略数据或单一AI问答 。”在郑媛姿看来 ,做好这类服务 ,关键是把专业能力做得稳定、完备且简单易用。长期看,AI工具的价值不是推动用户更频繁地交易,而是形成投研 、交易、风控和投后陪伴的完整生态闭环。

  在这一链条中 ,券商的角色正在发生根本性转变:从传统金融产品的“销售者 ”,转变为AI工具的“赋能者” 。周子彭认为,AI工具的价值 ,依赖数据质量和接口标准,券商可通过开放结构化数据接口、提供标准化回测环境,让投资者在规范透明的框架下评估策略。同时 ,投资者教育需从“AI能做什么”转向“AI不能做什么 ”,并建立与之适配的风险揭示机制。

  技术是一把双刃剑 。在AI加速渗透的同时,创新与合规的平衡也成为了市场关注的焦点 。

  AI作为一种工具 ,本身是中性的。监管部门需要确保技术工具能够在公平 、透明 、有序的市场环境下得到正确使用,同时有效防范新型风险对市场秩序和投资者权益的侵害。

  在交易层面,近年来 ,监管部门对程序化交易出台了一系列监管规则制度 ,旨在维护市场秩序和公平,防范系统性风险,同时也防止程序化交易者凭借技术优势和信息不对称 ,对中小投资者正常交易产生影响 。

  但在AI深度融入投资全流程的趋势下,市场监管亟须精细化、系统化,以维护市场秩序 ,保护投资者合法权益。例如,AI工具提供的建议导致投资损失时,如何确定工具提供方、券商平台与投资者间的责任 ,这是保护投资者权益 、规范市场主体行为的基础性工作。

  对此,周子彭认为,应加强对同质化风险的系统性监控 ,防止相似AI策略引发羊群效应和顺周期波动 。同时,明确责任边界,厘清AI工具提供的建议导致投资损失时 ,工具提供方、券商平台与投资者的责任。此外 ,完善数据合规框架,针对投资者交易行为数据的获取、使用与留存作出更严格的制度安排,防止数据被不当使用。

  不可否认 ,AI确实为投资者带来了一定程度上的“资源平权”和“交易平权”,但最终的投资决策只能由投资者做出 。

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评论列表(3条)

  • 一只山寒呀的头像
    一只山寒呀 2026年06月10日

    我是乙卜号的签约作者“一只山寒呀”

  • 一只山寒呀
    一只山寒呀 2026年06月10日

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  • 一只山寒呀
    用户061009 2026年06月10日

    文章不错《教程辅助!熊猫麻将挂先试用后付款”(免费)开挂辅助教学(最新辅助开挂教程)》内容很有帮助