最近全程围观了林亦lyi团队的千问AI炒股实验，这个将人性变量加入AI决策的尝试确实很有意思。
在为期一个月的虚拟盘操作中，虽然使用的是相同的千问模型，但不同参与者的操作结果却大相径庭，有人稳健盈利，有人追涨杀跌，这印证了我的判断：AI只是工具，最终收益取决于使用者的投资认知和纪律性。
不过这场比赛中，让我印象深刻的是千问在风险控制上的表现，回顾其在海外大赛的操作记录，它在市场波动前精准减仓科技股，转向公用事业等防御板块，这种超越单纯技术分析的大局观确实值得借鉴。
我在实际使用中也发现，当市场情绪过热时，千问会主动提示“该板块情绪指数已达警戒区间”，这种冷静的风险提示多次帮我避免了冲动交易。
所以可以借助千问完成三个层面的工作：首先是信息过滤，它能快速梳理财报和研报的关键数据，帮我节省大量研究时间；其次是策略验证，输入预设条件后，它可以模拟不同市场环境下的盈亏情况；最重要的是行为矫正，当我倾向于过度交易时，它会基于历史数据提示“频繁调仓胜率通常低于30%”，这种第三方视角的提醒特别有价值，同时千问在应用工具上也是相当强大，实时英文翻译、音频转文字等办公方面都非常方便。
经过这段时间的实践，我认为未来个人投资者的正确姿势可能是人类定方向，AI管执行。比如设定好不超过10%回撤的底线后，让AI自动监控持仓；或者制定“RSI超买区逐步止盈”的规则后，由AI严格执行。这样既保留了人的决策权，又规避了情绪干扰。
#科技 #效率 #股市 #ai #千问 #千问AI #阿里千问
在为期一个月的虚拟盘操作中，虽然使用的是相同的千问模型，但不同参与者的操作结果却大相径庭，有人稳健盈利，有人追涨杀跌，这印证了我的判断：AI只是工具，最终收益取决于使用者的投资认知和纪律性。
不过这场比赛中，让我印象深刻的是千问在风险控制上的表现，回顾其在海外大赛的操作记录，它在市场波动前精准减仓科技股，转向公用事业等防御板块，这种超越单纯技术分析的大局观确实值得借鉴。
我在实际使用中也发现，当市场情绪过热时，千问会主动提示“该板块情绪指数已达警戒区间”，这种冷静的风险提示多次帮我避免了冲动交易。
所以可以借助千问完成三个层面的工作：首先是信息过滤，它能快速梳理财报和研报的关键数据，帮我节省大量研究时间；其次是策略验证，输入预设条件后，它可以模拟不同市场环境下的盈亏情况；最重要的是行为矫正，当我倾向于过度交易时，它会基于历史数据提示“频繁调仓胜率通常低于30%”，这种第三方视角的提醒特别有价值，同时千问在应用工具上也是相当强大，实时英文翻译、音频转文字等办公方面都非常方便。
经过这段时间的实践，我认为未来个人投资者的正确姿势可能是人类定方向，AI管执行。比如设定好不超过10%回撤的底线后，让AI自动监控持仓；或者制定“RSI超买区逐步止盈”的规则后，由AI严格执行。这样既保留了人的决策权，又规避了情绪干扰。
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