從第一性原理出發：為什麼 #AI Trading 不該預測漲跌

一、先拆 AI：大模型到底在幹什麼？
很多人把大模型當成“會思考的黑箱”，但從計算本質看，它只做一件事：
在高維向量空間裡，計算相似度。
所有輸入（#token 、圖片、時間序列）都會被映射成向量；
所有“理解”“推理”，本質都是 向量點積 + 非線性變換。
Transformer 的核心不是“智能”，而是：
把輸入壓縮成向量
計算向量之間的相似度
按相似度聚合資訊
輸出一個概率分佈
這意味著一個關鍵事實：
LLM 的能力是模式識別，而不是預測。
語言場景下，模式足夠穩定，所以“看起來像預測”；
但在金融市場，這一點會徹底出問題。
二、為什麼“用 AI 預測漲跌”幾乎必然失敗？
因為金融市場和語言，有三個根本不同。
1️⃣ 信噪比極低
自然語言有強統計規律；
市場短期價格 ≈ 隨機遊走，漲跌接近 50:50。
模型學到的往往只是：
均值回歸
平滑噪聲
而不是你真正關心的 極端波動和風險事件。
2️⃣ 非平穩
語言的語義幾十年不變；
市場結構不斷演化，2021 年有效的規律，2024 年可能直接失效。
3️⃣ 強對抗
語言沒有對手盤；
市場是零和博弈，任何被識別出的 pattern，都会被迅速套利到消失。
結論很直接：
AI 不適合預測“下一根 K 線漲還是跌”。
但這不代表 AI 在交易裡沒用——只是問題問錯了。
三、換一個問題：識別 Regime，而不是預測方向
真正信噪比高的問題是：
當前市場處於什麼狀態？
市場不是連續隨機的，而是在不同 Regime 之間切換：
低波動震盪
高波動震盪
單邊趨勢
流動性危機
Regime 有持續性，而且時間尺度遠大於單根 K 線。
這使得它比“預測漲跌”穩定得多。
大量研究表明，Regime 策略的 alpha 主要來自避開壞狀態，而不是抓住好狀態。
四、AI 正確的用法：Market State Embedding
把 LLM 的計算範式遷移過來，但換目標。
不是：
市場數據 → AI → 漲 or 跌
而是：
市場數據 → 向量表示 → 相似度 → Regime 判斷
核心思想：
用 encoder 把多維市場狀態壓縮成 embedding
向量距離代表“市場狀態相似度”
當前市場 ≈ 歷史哪一類階段？
這一步：
不做分布假設
不設人為閾值
天然支持高維、多因子、非線性
輸出不是“買賣信號”，而是 市場狀態認知。
五、Regime 的真正價值：策略路由與風控
Regime 不直接賺錢，但它決定你會不會虧大錢。
典型映射：
震盪 → 網格
趨勢 → 趨勢跟蹤
高波動 → 降倉位
流動性危機 → 空倉
重點不是多賺一點，而是：
在錯誤的市場狀態下，不做錯事。
六、NoFx：AI Trading 的基礎設施層，而不是“AI 預測器”
NoFx 的定位很明確：
不是讓 LLM 預測市場，而是給 AI 提供“能安全決策的交易系統”。
為什麼 AI Trading 的瓶頸不在模型？
因為一個能跑的系統需要：
穩定、統一的數據
低延遲、可控的執行
嚴格、可配置的風控
完整、可審計的日誌
這些，99% 的“AI 交易產品”都沒有。
七、NoFx 在做什麼（極簡版）
1️⃣ 數據層
統一加密市場所有核心數據：
價格、成交量、OI、資金費率、清算、資金流、訂單簿、波動率、技術指標。
異構數據 → 統一接口。
2️⃣ 執行層
屏蔽交易所差異，統一下單、倉位、槓桿、止損邏輯。
策略不需要關心“這是那家交易所”。
3️⃣ 決策層
AI 不預測漲跌，而是：
結構化市場分析
標的篩選與排序
倉位與風險評估
入場 / 出場條件判斷
輸出的是 可審計的結構化決策，不是一句“買”。
4️⃣ Regime 集成
Regime 識別作為系統模塊：
先判斷市場狀態
再決定策略類型和風險級別
AI 的激進程度隨 Regime 自動調整
八、為什麼堅持透明與開源？
金融領域，黑箱沒有信任基礎。
NoFx 的原則：
每一次 AI 決策都有完整上下文
每一筆交易都能回溯“為什麼”
風控、倉位、槓桿全部可配置
程式碼可審計、可自部署
這是基礎設施層該有的樣子。
九、平權化：AI Trading 不該只屬於機構
現實是：
量化交易門檻極高
普通交易者被系統性排除
NoFx 的目標很簡單：
讓一個完全不懂程式的人，5 分鐘內搭好自己的 AI 交易策略，並且知道它在做什麼。
這不是降低專業性，而是把專業能力封裝成工具。
就像：
Excel 之於資料分析
Figma 之於設計
NoFx 想成為 AI Trading 的標準層。
十、一句話總結
AI 的本質是向量相似度，不是“預測能力”
市場中高價值的問題是 Regime 識別，而不是漲跌預測
真正的壁壘不在模型，而在 工程、風控和可解釋性
AI Trading 的未來，是基礎設施，而不是噱頭
如果你願意，下一篇我可以專門寫一篇：
👉 為什麼“AI 說買就買”是最危險的交易系統設計