从第一性原理出发：为什么 #AI Trading 不该预测涨跌

一、先拆 AI：大模型到底在干什么？
很多人把大模型当成“会思考的黑箱”，但从计算本质看，它只做一件事：
在高维向量空间里，计算相似度。
所有输入（#token 、图片、时间序列）都会被映射成向量；
所有“理解”“推理”，本质都是 向量点积 + 非线性变换。
Transformer 的核心不是“智能”，而是：
把输入压缩成向量
计算向量之间的相似度
按相似度聚合信息
输出一个概率分布
这意味着一个关键事实：
LLM 的能力是模式识别，而不是预测。
语言场景下，模式足够稳定，所以“看起来像预测”；
但在金融市场，这一点会彻底出问题。
二、为什么“用 AI 预测涨跌”几乎必然失败？
因为金融市场和语言，有三个根本不同。
1️⃣ 信噪比极低
自然语言有强统计规律；
市场短期价格 ≈ 随机游走，涨跌接近 50:50。
模型学到的往往只是：
均值回归
平滑噪声
而不是你真正关心的 极端波动和风险事件。
2️⃣ 非平稳
语言的语义几十年不变；
市场结构不断演化，2021 年有效的规律，2024 年可能直接失效。
3️⃣ 强对抗
语言没有对手盘；
市场是零和博弈，任何被识别出的 pattern，都会被迅速套利到消失。
结论很直接：
AI 不适合预测“下一根 K 线涨还是跌”。
但这不代表 AI 在交易里没用——只是问题问错了。
三、换一个问题：识别 Regime，而不是预测方向
真正信噪比高的问题是：
当前市场处于什么状态？
市场不是连续随机的，而是在不同 Regime 之间切换：
低波动震荡
高波动震荡
单边趋势
流动性危机
Regime 有持续性，而且时间尺度远大于单根 K 线。
这使得它比“预测涨跌”稳定得多。
大量研究表明，Regime 策略的 alpha 主要来自避开坏状态，而不是抓住好状态。
四、AI 正确的用法：Market State Embedding
把 LLM 的计算范式迁移过来，但换目标。
不是：
市场数据 → AI → 涨 or 跌
而是：
市场数据 → 向量表示 → 相似度 → Regime 判断
核心思想：
用 encoder 把多维市场状态压缩成 embedding
向量距离代表“市场状态相似度”
当前市场 ≈ 历史哪一类阶段？
这一步：
不做分布假设
不设人为阈值
天然支持高维、多因子、非线性
输出不是“买卖信号”，而是 市场状态认知。
五、Regime 的真正价值：策略路由与风控
Regime 不直接赚钱，但它决定你会不会亏大钱。
典型映射：
震荡 → 网格
趋势 → 趋势跟踪
高波动 → 降仓位
流动性危机 → 空仓
重点不是多赚一点，而是：
在错误的市场状态下，不做错误的事情。
六、NoFx：AI Trading 的基础设施层，而不是“AI 预测器”
NoFx 的定位很明确：
不是让 LLM 预测市场，而是给 AI 提供“能安全决策的交易系统”。
为什么 AI Trading 的瓶颈不在模型？
因为一个能跑的系统需要：
稳定、统一的数据
低延迟、可控的执行
严格、可配置的风控
完整、可审计的日志
这些，99% 的“AI 交易产品”都没有。
七、NoFx 在做什么（极简版）
1️⃣ 数据层
统一加密市场所有核心数据：
价格、成交量、OI、资金费率、清算、资金流、订单簿、波动率、技术指标。
异构数据 → 统一接口。
2️⃣ 执行层
屏蔽交易所差异，统一下单、仓位、杠杆、止损逻辑。
策略不需要关心“这是哪家交易所”。
3️⃣ 决策层
AI 不预测涨跌，而是：
结构化市场分析
标的筛选与排序
仓位与风险评估
入场 / 出场条件判断
输出的是 可审计的结构化决策，不是一句“买”。
4️⃣ Regime 集成
Regime 识别作为系统模块：
先判断市场状态
再决定策略类型和风险级别
AI 的激进程度随 Regime 自动调整
八、为什么坚持透明与开源？
金融领域，黑箱没有信任基础。
NoFx 的原则：
每一次 AI 决策都有完整上下文
每一笔交易都能回溯“为什么”
风控、仓位、杠杆全部可配置
代码可审计、可自部署
这是基础设施层该有的样子。
九、平权化：AI Trading 不该只属于机构
现实是：
量化交易门槛极高
普通交易者被系统性排除
NoFx 的目标很简单：
让一个完全不懂代码的人，5 分钟内搭好自己的 AI 交易策略，并且知道它在做什么。
这不是降低专业性，而是把专业能力封装成工具。
就像：
Excel 之于数据分析
Figma 之于设计
NoFx 想成为 AI Trading 的标准层。
十、一句话总结
AI 的本质是向量相似度，不是“预测能力”
市场中高价值的问题是 Regime 识别，而不是涨跌预测
真正的壁垒不在模型，而在 工程、风控和可解释性
AI Trading 的未来，是基础设施，而不是噱头
如果你愿意，下一篇我可以专门写一篇：
👉 为什么“AI 说买就买”是最危险的交易系统设计