人工智能在交易中的新角色:强化人性而非取代
2025-09-29 02:18 loading...

统计数据是残酷的,但始终没有改变:90%的散户交易者亏损尽管数十年来技术不断进步,图表工具日益复杂,市场数据也日益便捷,但交易失败率依然居高不下。大多数人认为,人工智能会通过彻底消除交易中的人类情感来解决这个问题。然而,各交易平台的实际情况却截然不同:人工智能正在让交易变得更加人性化,而不是更不人性化。
人工智能如何帮助投资者摆脱情绪化交易陷阱
前运动员兼企业家本·比尔斯基 本·比尔斯基本·比尔斯克我亲眼目睹了这场惨剧。这位前职业游泳运动员转型为连续创业者,将NAGA打造成了一家拥有200万客户的经纪公司,并于2023年退出。运营一个人们利用杠杆进行交易的平台,让他学到了一些关于市场失灵的反直觉的东西。
“在特定时期,每个交易员都能掌控市场,”比尔斯基解释道。“他们能感知市场走势,理解图表,并持续获得出色的业绩。但总有一两天,趋势会发生变化,你的连胜势头会减弱,回撤幅度会非常大,最终扰乱你的数据。”
比尔斯基认为,问题不仅仅在于知识。许多交易员都了解风险管理、仓位调整和技术分析。然而,当情绪在这些关键时刻占据上风时,交易就会崩溃。亏损后进行报复性交易。持仓时间过长。当看到图表走势不利时,他们会忽视自己的风险规则。
传统解决方案往往达不到目标。课程教授理论,教练并非全天候待命。即使是最自律的交易员,偶尔也会在压力下崩溃。
社交媒体幻觉
伊利诺伊州芝加哥 - 6月6日:这张照片显示,2024年6月6日,伊利诺伊州芝加哥,Robinhood Markets Inc. 应用程序出现在一部手机上。为了扩大其加密货币的全球影响力,Robinhood 宣布将以约 2 亿美元收购 Bitstamp Ltd.。(图片插图:Scott Olson/Getty Images) Getty Images社交媒体上交易影响者的崛起又带来了另一层困惑。交易员们浏览着充斥着巨额收益截图、市场热点分析以及用交易利润资助的奢华生活方式帖子的信息流。然而,区分真正的建议和表演几乎变得不可能。
“现在比以往任何时候都更难理解什么是真实的,什么不是真实的。”RobinhoodRobinhood 在九月峰会上宣布推出社交平台 Robinhood Social 时承认了这一点。该平台的解决方案是:实时显示经过验证的交易,通过“了解你的客户” (KYC) 验证机制支持的真实交易者资料,以及实际的绩效指标,而非精心挑选的屏幕截图。
社交元素不会消失。实际上,随着交易员们寻求提升业绩的可靠方法,他们对交易日志的自然兴趣最近达到了历史最高水平。但向经过验证、可追溯的社交交易的演变,代表着从影响力驱动的投机到数据驱动的学习的根本性转变。
人工智能在人类心理学中的优势
这就是人工智能进入视野并非作为人类判断的替代品,而是一个实时心理监测器。Bilski 的新平台,真实交易,将人工智能直接嵌入到交易过程中,他称之为“24/7 交易伙伴”。
人工智能不会做出交易决策。相反,它会观察交易模式:交易员多久调整一次止损?相对于他们的账户规模,他们的敞口是否过大?他们当前的行为是否与之前以大幅亏损告终的交易时段相符?
“人工智能可以连接到你的账户,准确查看你的所有仓位、交易记录、交易方式、登录时间以及操作,”比尔斯基描述道。“想象一下,这个伙伴不断给你的不是直接的建议,而是进入你的潜意识,告诉你发生了什么。贪婪正在占据你的心头,恐惧正在占据你的心头。”
这种方法承认了交易的基本现实:成功更多地取决于心理自律,而非市场预测。能够实时识别情绪模式的人工智能能够提供任何课程或教练都无法提供的东西——在自律失效的那一刻立即进行干预。
保护人类学习
挑战在于如何在不消除学习阻力的情况下添加人工智能辅助。Andrew Michael,增长主管TradeZella,直接面临着这一困境。由交易教育家乌玛尔·乌什拉夫 (Ummar Ushraf) 创立的交易日志平台已帮助数千名交易员养成了严谨的分析习惯,从而区分出赢家和输家。
TradeZella 的数据讲述了一个引人入胜的故事。90% 的交易者通常会在 90 天内亏损,而 67% 的 TradeZella 客户在六个月后实现了盈利。区别在于:系统地记录和分析每笔交易。
但人工智能可能会削弱这一优势。“人工智能的主要优势,例如自动生成内容和摘要,可能会消除宝贵的学习摩擦,而正是这种摩擦使得日志记录对学习有效,”迈克尔指出。手动记录发生了什么、交易成功或失败的原因以及如何应对,迫使交易者诚实地面对自己的错误。
该解决方案旨在利用人工智能来增强而非取代人工分析。人工智能并非自动生成交易评论,而是可以突出多笔交易的模式,提出需要深入思考的问题,或识别交易者自我评估中的盲点。
从表演剧场到真正的问责
纽约——7月29日:2021年7月29日,Baiju Bhatt 和 Vlad Tenev 在 Robinhood Markets IPO 上市日期间走在华尔街。(图片由 Eugene Gologursky/罗宾汉的盖蒂图片社 拍摄) Getty Images for RobinhoodRobinhood Social 的经过验证的方法代表了交易文化的广泛转变。该平台为选择分享业绩的用户追踪一年和每日的盈亏、利润率以及详细的交易历史记录。与社交媒体截图不同,这些数据直接来自实际交易账户。
社交功能不仅限于个人交易员。用户可以根据公开报道的交易关注“内部人士、对冲基金和政客”,从而将散户交易员与此前只有专业投资者才能获得的机构级市场情报联系起来。
这将创造一种新的动态,影响力源于经过验证的表现,而非关注者数量或参与度指标。这一变化可能会从根本上改变在线交易教育和建议的传播方式。
复制交易的演变
社交交易并非新鲜事物,但人工智能 (AI) 放大了它的潜力。比尔斯基 (Bilski) 描述了“社交 AI 交易”,用户可以关注基于特定策略进行交易的算法配置文件。与可能偏离既定策略的人类交易员不同,AI 配置文件保持一致的纪律。
“你可以关注一个专注于做空市场的账户,”他解释道。“现在还没有这样的账户,但它有自己的功能,而且专注于做空市场。这个账户可以和你聊天,分享图片,分享语音笔记。”
这些人工智能交易配置文件可以解决困扰人类交易员的真实性问题。遵循动量策略的算法将始终遵循动量信号,而不会像人类交易员那样在亏损期间因情绪波动而放弃自己的交易方法。
人机合作
未来人工智能并非取代人类交易员,而是成为大多数交易员所缺乏的纪律性伙伴。人工智能擅长模式识别、情绪检测和持续遵循规则——而这些正是人类最难以涉足的领域。
True Trading 的方法是监控行为而非做出决策,这在提供心理护栏的同时,也保留了人类的自主性。TradeZella 在保持学习阻力的同时,又加入了人工智能洞察,这体现了整合所需的深思熟虑。Robinhood Social 经过验证的绩效数据实现了交易教育领域前所未有的问责制。
这种结合预示着未来科技不会取代人类在交易中的判断,反而会使人类判断更加可靠。当情绪威胁到精心的规划时,人工智能将成为纪律的代言人。社交功能将基于实际结果而非营销噱头,打造真正的学习社区。
以不同的方式衡量成功
真正的考验在于,这些人机合作能否改善行业惨淡的成功率。早期指标似乎前景光明。TradeZella 67% 的客户盈利率证明了系统分析的潜力。True Trading 预防情绪化失误的方法,或许可以解决交易员通常会在特定时刻毁掉账户的问题。
但更广泛的转变可能在于文化层面。随着经过验证的绩效数据成为标准,以及人工智能助手提供实时纪律指导,交易可能会从一种主要依靠个人力量对抗市场力量和个人心理的斗争,演变为一种更具协作性、基于证据的实践。
人工智能在交易中的悖论仍在不断显现。人工智能并非创造毫无感情的算法交易,而是让交易中的人为因素——心理学、学习、社群和责任——比以往任何时候都更加重要。这项技术的成功并非在于取代人类的判断,而是在于在关键时刻让人类的判断更加可靠。
对于一个历史上90%的参与者都失败的行业来说,人类决策的任何改进都可能代表着根本性的转变。早期证据表明,人工智能对交易的最大贡献并非在于做出更精准的市场预测,而是帮助人类更像他们渴望成为的、自律、始终如一的专业人士一样进行交易。
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