被算法所欺騙？日常投資者在交易中使用人工智能的隱藏成本

(注意：本分析側重於個人零售交易者。機構交易者由於其資源豐厚和復雜的人工智能工具，超出了我們的研究範圍。)

人工智能正在大幅超過零售交易者

老實說：對於普通投資者來說，交易從來都不是一件容易的事。我們大多數人都認識某個跳入股票小道消息的人，結果卻看着它崩盤。我自己也見過無數次——朋友們追逐炒作，在錯誤的時刻恐慌性拋售。現在，人工智能在交易中的崛起使得這一切變得更加艱難。最近的研究揭示了一個明顯的表現差距：以人工智能驅動的交易策略在aggreGate中顯著超越了散戶交易者。在一項爲期10年的“社交交易”研究中(，個體跟隨衆人驅動的股票小道消息)，散戶交易者大量買入的股票實際損失了約40%的價值，而他們賣出的股票則上漲了約30%，與人羣的預期形成了痛苦的逆轉。與此同時，一種基於機器學習的策略針對那些相同的散戶驅動的想法進行了反向下注，獲得了超過10%的年化回報。事實上，專門反對流行散戶情緒的人工智能驅動交易模型表現得更好，通過系統性地擊敗人類投資者，實現了大約13.4%的年化回報。想象一下這一點。想象一下坐在撲克桌前，你的對手每次出牌時都能看到你的牌；這就是今天散戶交易對抗人工智能的樣子。信息很明確(且令人震驚)：平均而言，人類散戶交易者在市場上被人工智能擊敗。

爲何存在如此大的差異？一個原因是復雜的投資者正在積極利用人工智能來利用散戶交易者的錯誤。在上述研究中，作者得出結論，普通交易者正被裝備有人工智能策略的專業玩家*“系統性地智勝”。這些人工智能算法監測在線投資者情緒和技術交易模式，然後故意對散戶人羣的情感波動和從衆行爲進行反向*交易。結果是，當許多人湧入一個被炒作的股票或因壞消息而恐慌性拋售時，基於人工智能的基金通常採取相反的立場——並在犧牲人羣的情況下獲利。本質上，人工智能將散戶投資者的集體偏見轉變爲一種賺錢機會，爲那些掌握它的人帶來了利益。

爲什麼人工智能在交易中優於人類交易者

多個內在優勢使得人工智能驅動的交易系統能夠超越人類散戶交易者。速度和數據處理是最重要的。一個人工智能模型可以在毫秒內消化大量市場數據，掃描新聞、價格和社交媒體情緒，覆蓋數千只股票——這是任何人類都無法匹敵的。這種閃電般的分析使得人工智能能夠幾乎瞬時地對市場變化或新信息做出反應，在人類交易者甚至還來不及刷新屏幕之前，就抓住機會(或減小損失)。

或許更大的優勢在於人工智能沒有情感。這就是人工智能讓我們陷入困境的地方：它不會感到恐懼或貪婪。沒有出汗的手掌，沒有反復思考。當市場暴跌時，大多數人都會感到恐慌——在我早期的交易日子裏，我自己也經歷過這種衝動。但算法呢？它冷靜地堅持計劃。由恐懼或貪婪驅動的交易決策是人類的經典失敗。例如，一個驚慌失措的人可能會在價格暴跌時選擇最糟糕的時機賣出，或者因爲過度自信而追逐反彈，這些都是無情感的算法避免的經典錯誤。正如一位研究人員所觀察到的，量化算法在高度波動、恐懼驅動的市場中表現得尤爲有效，因爲它們在人的交易者無法做到時保持理性和自律。

簡而言之，人工智能永遠不會因壞消息而恐慌性拋售，也不會因憤怒而加倍下注；它始終如一地執行其策略。這種無情的精確性使得基於人工智能的基金能夠保持嚴格的風險 控制並遵循統計優勢，而個人在壓力下往往會偏離他們的計劃。

知識的廣度是另一個因素。現代AI模型(，尤其是大型語言模型和深度學習系統)，可以結合從宏觀經濟指標到Twitter帖子等多種輸入，並找到微妙的模式。它們可以隨着新數據的到來不斷學習和適應，檢測出人類可能忽視的信號。相比之下，零售交易者受到自己經驗和認知能力的限制。即使是非常熟練的人也只能同時跟蹤有限的股票或新聞源，而AI可以監控整個市場。AI不會因信息而感到疲憊或不堪重負。它還全天候運作，這在像加密貨幣這樣的全天候市場中特別有用。人類交易者需要睡覺；算法則不需要。

這並不是說人工智能是無懈可擊的——遠非如此。算法確實會犯錯誤，甚至會** spectacularly崩潰** (，如在臭名昭著的2010年“閃電崩盤”)中。但是，整體而言，在日常交易中，人工智能的速度、紀律和數據驅動的決策相結合使其相比普通個人交易者具有強大的優勢。人類仍然擁有一些優勢，包括創造力、直覺和解釋不尋常情況的能力，這在某些市場場景中是有利的。然而，這些優勢可能只會偶爾發揮作用，而人工智能的優勢則在快速變化的電子市場中每一秒鍾都適用。難怪與算法交易者正面交鋒對於典型的零售玩家來說，常常感覺就像是帶着刀去打槍戰。

散戶交易者正在轉向人工智能工具 – 但這足夠嗎？

那麼，當你無法擊敗他們時，你該怎麼辦？你試着加入他們。這正是許多散戶交易者所做的，將人工智能從敵人變成盟友。也許你已經使用 ChatGPT 來分析股票或更快地瀏覽頭條新聞。我知道一些交易者在 ChatGPT 出現故障時會字面上暫停，就像司機在高峯期突然失去 GPS 一樣。許多人對這些無形顧問的依賴程度就是如此之高。

從算法交易機器人到基於人工智能的股票分析平台，再到基於GPT的聊天助手，曾經是對沖基金專屬的技術現在越來越多地向普通交易者開放。例如，像ChatGPT這樣的語言模型已經被投資者用來研究股票、解析金融新聞，甚至生成交易想法。顯而易見，當ChatGPT出現故障時，股票交易量實際上會下降，這表明一部分交易者在沒有他們的AI助手時暫停活動。在一項研究中，研究人員觀察到在ChatGPT停機期間，交易量顯著下降，將此解釋爲許多投資者現在依賴AI進行信息處理和決策支持。換句話說，AI已經成爲許多零售交易者的“無形顧問”。

經紀公司和金融科技平台也爲客戶引入了人工智能驅動的功能。一些交易應用程序提供基於人工智能的警報或情緒分析；機器人顧問使用人工智能算法來管理投資組合；新的服務承諾利用機器學習來幫助散戶交易者發現趨勢或優化他們的策略。希望這些工具能夠通過爲個人提供更多數據驅動的指導並去除他們決策中的一些情緒，從而縮小業績差距。

然而，有一個大問號：接觸人工智能真的能幫助普通散戶交易者超越表現，還是會變成另一個噱頭？ 擁有一個強大的工具是一回事；有效地使用它則是另一回事。如果每個人都有相同的人工智能信號，這些信號就不再具有優勢——它們變成了“基本條件”。 此外，許多現成的人工智能工具可能沒有專業基金使用的專有模型那麼先進。還有過度依賴的風險：缺乏經驗的交易者可能對人工智能的建議盲目相信，而不理解其背後的理由，如果人工智能出錯或市場環境發生變化，這可能是危險的。初步證據確實表明，生成型人工智能可以改善信息獲取 ( 使市場整體更有效且在定價上更“信息化”)，但這並不能保證每個散戶交易者都會獲利。事實上，競爭環境可能會簡單地轉變——如果每個人都使用類似的人工智能助手，優勢可能會抵消，贏家將是那些擁有更好人工智能或以更優方式將人類洞察與人工智能結合起來的人。目前，使用人工智能工具對散戶交易者來說可能比忽視它們更好，但這並不是擊敗專業人士的靈丹妙藥。

隱藏的成本：人工智能其實並不是免費的

在關於人工智能能力的所有炒作中，任何考慮採用這些工具的人都很容易忽視一個關鍵因素：成本。但這裏有一個沒人願意談論的關鍵點：人工智能實際上並不是免費的。那些華麗的“免費試用”機器人？它們是有補貼的。就像賭場提供免費飲料一樣，房子最終總會收回成本。運行先進的人工智能模型，特別是用於像交易這樣的數據密集型活動，並不便宜——這對散戶投資者的底線有重大影響。目前，許多人工智能服務對用戶來說感覺“免費”或低成本，因爲它們受到追求增長的公司的大量補貼。例如，微軟的GitHub Copilot (，一個人工智能編碼助手)，用戶大約需要支付每月10美元。然而，它實際上使微軟每位用戶的計算費用估計爲每月30美元——這意味着微軟每位用戶在推廣人工智能上虧損20美元。同樣，谷歌的董事長指出，每次對人工智能聊天機器人的查詢大約是常規谷歌搜索查詢的十倍成本。這些巨大的計算成本(用於電力和成羣的尖端GPU處理數據)是由某人支付的——如果今天不是由最終用戶支付，那麼就是由提供者或其投資者支付。慷慨的免費試用和低費用不會永遠持續。最終，人工智能公司需要收取更高的價格以覆蓋他們的成本，尤其是在投資者資金降溫和盈利能力變得至關重要時。

對於零售交易者來說，這意味着使用人工智能的經濟學需要仔細考慮。如果您訂閱了一個高級的人工智能交易平台，或者購買數據和雲計算時間來運行自己的算法，這些費用可能會迅速侵蝕任何交易利潤。獨立運行一個嚴肅的人工智能交易操作可能會昂貴得令人難以承受。 一位開發者建立了一個私人人工智能股票交易系統，報告稱僅在雲服務器和數據饋送上每月花費約**$7,500來維持人工智能的運行——這個數字不包括他自己時間的任何薪水。這些固定成本意味着只有相對較大的交易帳戶(或非常高的成功率)才會使其值得；小型零售帳戶將會被開銷壓垮**。正如他所指出的，該策略的盈利能力只有在更大規模的資本下才有意義。

即使你不是從零開始構建自己的人工智能，使用第三方人工智能工具也不是免費的。例如，先進的股票分析人工智能服務可能會收取顯著的訂閱費用。如果一個人工智能驅動的平台是免費的或超便宜的，你應該問：有什麼貓膩？ 這可能是功能有限，或者可能是一個風險投資資助的階段，最終會結束。底線是零售交易者在計算潛在收益時必須考慮人工智能成本。一個算法在理論上可能在紙面上獲利，但如果你不得不支付高昂的許可費或雲計算費用來實施它，你的淨收益可能會消失。今天的人工智能軍備競賽是如此昂貴，以至於甚至像OpenAI這樣的大型公司據報道也在虧損中擴大用戶基礎。最終，這些成本將會逐漸傳遞下來。“免費人工智能”的時代可能是暫時的——當它結束時，人工智能驅動的交易將成爲小型投資者更昂貴的事業。使用人工智能的利潤預測在你考慮開發、數據和運行時費用後應該向下調整，這使得基於人工智能的收益看起來沒有最初那麼引人注目。

作爲零售交易者在人工智能主導的市場中導航

那麼，這對你，普通交易者盯着手機屏幕，意味着什麼呢？殘酷的事實是：與專業的人工智能交易臺直接競爭是極其困難的。這就像是帶着刀去打槍戰。這並不意味着你不能參與；這只是意味着你需要仔細選擇你的戰鬥。

在一個人工智能日益佔主導地位的世界中，散戶交易者必須適應並謹慎制定策略。首先，重要的是要認識到，與專業的人工智能交易桌正面競爭是極其困難的。證據表明，基於社交媒體提示或直覺的短期投機是一場失敗的遊戲，尤其是在算法捕食者等待捕捉可預測模式時。對於大多數散戶投資者來說，更明智的做法是完全避免參與零和短期交易遊戲——例如，考慮長期投資或不直接與高頻算法對抗的策略。廣泛的指數基金或基於基本面的投資可能沒有那麼刺激，但它們也能讓你遠離散戶獵物被喫掉的人工智能鯊魚池。

如果你選擇主動交易，明智地利用人工智能幾乎是必需的。這可能意味着使用人工智能工具來增強你的研究——例如，快速總結財務報告或掃描新聞以獲取關鍵信息——從而節省時間，並可能揭示你本來會錯過的信息。這可能意味着採用算法交易模型以提高速度和紀律，但要在你的風險舒適區內進行。請記住，任何人工智能工具的效果取決於其設計和訓練數據；保持批判性，不要盲目相信任何“黑箱”工具，將所有資金都交給它。將人類判斷與人工智能輸入結合起來，可能比完全依賴其中任何一方更明智。歸根結底，試着讓人工智能成爲你的助手，而不是對手。

最後，請注意成本效益權衡。對於每一個新的高級AI訂閱或交易機器人，計算你需要多少額外回報來證明其成本是合理的。要留意隱藏費用或在試用期結束後價格的最終漲。在某些情況下，零售交易者最明智的選擇可能是不追逐最新的AI交易潮流。過擬合和虛假信心的風險是真實存在的——一個在過去數據上表現良好的AI在未來可能會出現問題，而你將爲這種以艱難方式發現真相的特權付出代價。市場的歷史充斥着沒有兌現的“快速致富”計劃；如果使用不當，AI可能會成爲另一個這樣的例子。

總之，人工智能的興起無疑改變了交易的遊戲規則，在很大程度上使擁有最佳技術和資源的人佔據了優勢。散戶交易者仍然可以蓬勃發展，但他們必須明智地選擇戰鬥。承認人工智能擅長的地方以及它的不足之處。專注於人類洞察力可以補充算法能力的策略。最重要的是，保持現實的期望：人工智能的誘惑並未取消交易的基本真理，包括成本的鐵律和在交易中處於錯誤一方的風險。遊戲並不一定是“操控”的——但它正在迅速演變，忽視人工智能革命的散戶交易者必將自食其果。我的建議？不要忽視人工智能，但也不要過於美化它。要看清它的本質：一個強大的工具，可以放大你的紀律或放大你的錯誤。明智地使用它，保持批判態度，永遠不要忘記成本和風險和機會一樣真實。最終，在這個新市場中生存並不是要智勝機器，而是要確保自己不被自己智勝。保持信息靈通、靈活，應對成本將是生存並希望在新的人工智能驅動市場現實中繁榮的關鍵。

_________________________________________________________________________

Bitcoin.com 不承擔任何責任或義務，也不對因使用或依賴於本文提到的任何內容、商品或服務而造成或聲稱造成的任何損害或損失負責，無論是直接還是間接。