AI Trading —— 决策便宜,行动很贵|对谈超 3w Star Vibe-Trading 作者浩哲

AI Trading —— 决策便宜,行动很贵|对谈超 3w Star Vibe-Trading 作者浩哲

41分钟 ·
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这几年,很多人都在用 AI 炒股。最近,模型厂和大厂也在主推 AI 在金融场景中的应用。

但 AI 到底怎样才能更好地辅助交易?会给市场带来什么变化?用上 AI,人人就都能像巴菲特一样了吗?

这期播客,我们请到了很火的开源项目 Vibe-Trading 的作者和维护者吴浩哲,聊了聊 AI Trading 相关的各种问题。

浩哲本科毕业于武汉大学数学系,目前是香港大学在读博士生、HKUDS 成员,一直在探索 AI 与金融的结合。Vibe-Trading 开源半年,已有 3.4w 个 Star。

节目里,我们就从这个项目讲起,拆解了 AI Trading 到底是什么、由哪些部分组成、哪个环节最关键,以及它和传统量化有什么区别、人又该在交易流程中扮演什么角色。此外,我们也聊了聊最近很火的 Jev 到底能不能在 AI Trading 中发挥作用。

贯穿整期节目,还有浩哲的一个观察:

在金融里,决策很便宜,行动很贵。

你可以轻易获得成百上千个判断和信号,但真要付诸交易,「可解释性」就变得非常重要。你得知道判断是怎么来的、为什么值得相信,才能决定自己是否愿意为它付出真金白银。

节目最后,我们还聊到了一个颇有哲学意味的问题:随着 AI 越来越强,「Human in the loop」或许不是因为 AI 需要人来判断,而是人需要通过参与,来确认自己的意义感和价值…?

【人类博物馆】

导游:曲凯,42章经创始人

53 号珍藏:吴浩哲,Vibe-Trading 作者及维护者,武汉大学数学系本科,香港大学在读博士生、HKUDS 成员,长期探索 AI for Finance 的研究与实践

【时光机】

  • 01:26 介绍下 Vibe-Trading:为什么开源不到半年,就能有 3 万多 Star?

  • 02:20 在金融里,决策很便宜,行动很贵

  • 04:35 AI Trading 就是在几乎免费的决策和代价昂贵的行动之间,建立可验证、可审计的通道

  • 07:25 AI Trading 和量化的区别

  • 09:59 用 AI 抓市场情绪,对 Trading 有帮助吗?

  • 11:33 AI Trading 里,行业 know-how 都可以由 AI 来判断?

  • 13:43 存储行情中,用 AI Trading 的一次操作实例

  • 15:42 用 AI Trading 的人多起来后,会给市场带来什么变化?

    • 15:19 「安息吧,财报后漂移!」

  • 19:57 AI Trading 系统的四大组成部分,和其中最重要的一件事

  • 23:53 数据多,其实真的不等于有 Alpha

  • 27:23 Jev 对 Trading 的帮助,可能约等于零?

  • 30:26 交易的本质

  • 32:34 Kimi、Workbuddy 等在推的 AI for Finance,和 AI Trading 是两件事

  • 34:00 AI 会给人的投资能力带来怎样的变化?

  • 35:40 不是 AI 需要人做判断,而是人需要 AI 来体现价值?

  • 37:42 上手 AI Trading 的建议

【The gang that made this happen】

  • 制作人:陈皮

  • 剪辑:陈皮

  • 片头:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

  • 片尾:Carsick Cars - 松

展开Show Notes
完全同意,我是从二级对冲基金研究员出发去做ai 投研,从最开始的ai copilot帮助研究,日报周报监控,到后来构建了一个闭环的知识库+假设跟踪+研究+反馈的系统,希望提升他的决策能力。让他用我的原则去选股,再用量化的方式跑组合,但是效果一般。或者更靠近我。最后我想明白了,主观投资的样本量太小了,不足以让agent学会寻找一个小概率但是高胜率和高赔率的决策,所以目前让他退回了我的copilot,之前的反馈系统换成发掘我的漏洞,提升我的决策质量的系统。
NoKagami:梁圣的护城河跟含金量😂
奔波二灞:用深度学习挖掘因子,好多年前就在搞了
阿白er
阿白er
2026.9.27
黄超老师的团队成员?听过黄老师讲过,A股的结果不太理想🤣
季海洋
季海洋
2026.9.28
当我们说决策的时候,它往往已经是基于某个判断制定的可以落地的行动计划了。是不是可以换个说法:判断便宜,行动很贵
奔波二灞
奔波二灞
2026.9.27
32:19 主观投资并不是deep research,那只是研究,最后的决策和下注一样是要找到风险不对称的机会,而且是基于更小样本(单个验证时间周期更长)做出来的决策,这个目前的ai很难更强,除非针对性的做一些rl,否则预训练里面的概率分布都是均值回归,而非能找到长尾盈利的
Ssss艾斯:你快更新吧
奔波二灞:哈哈好的
有没有人觉得嘉宾说话很 AI
whoissp
whoissp
2026.9.29
在投资之中,AI作为一个高效工具来辅助是很重要的。但是在投资体系之中,ai并不是最重要。最重要的是你的投资方法论。投资策略才是从数据输入到行动输出,产生决策的重要环节。当然也可以让AI生成一个投资策略。但是你觉得这种投资策略会有超额吗?
Saiki00
Saiki00
2026.10.05
曲凯老师真是一个会问问题的人,好几个问题问的很好,虽然嘉宾其实没正面回答(嘉宾也是很ok的人
丛腾
丛腾
2026.9.29
好奇他的收益率
这结尾的歌曲是 AI 克隆播客主的声音生成的吧😂
陈皮皮屁:不是啊哈哈,是个国内乐队 carsick cars
赫尔辛根莫斯肯的黑曜石:哦哦,哈哈😂
仲泉
仲泉
2026.9.28
数据源用免费的似乎跑不起来,跑一会儿直接报错
W_VbsG:您好,我是项目作者吴浩哲,您可以直接通过HKUDS首页的二维码进微信群反馈具体错误细节~或者直接github提issue,我会第一时间排查并给您回复🫡
仲泉:谢谢浩哲博士!
山迎
山迎
2026.9.27
这
不爱吃面爱吃卤煮:美股很正常
HD1042976z
HD1042976z
2026.10.08
19:07 ai trading普及之后三点变化:1.价格发现机制更快2.单个因子alpha可能失效,转变为组合策略3.错误传播的更快
R3T6Z3
R3T6Z3
2026.10.06
07:39 最后还是人来决定做不做,不还是判断很贵吗?每一个价格后面都是决定,这不能得出决定很便宜啊,家家户户都有房子,全世界几亿个房子,房子就便宜吗?
太久三郎
太久三郎
2026.10.01
假如所有分析都对,行情却反着走,AI如何应对?😂
钱禹辀QYZ
钱禹辀QYZ
2026.9.30
科技的傲慢