原因很简单。大模型是归纳法。而股票涨跌是演绎法。你可以用大模型来训练AI去根据K线进行量化交易。为啥可以用K线数据训练？因为K线分析也是归纳法。历史上什么样的K线组合有多少概率会出现什么走势，这个可以计算。但是股票涨跌单纯用K线是无法解决问...
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原因很简单。大模型是归纳法。而股票涨跌是演绎法。
你可以用大模型来训练AI去根据K线进行量化交易。为啥可以用K线数据训练？因为K线分析也是归纳法。
历史上什么样的K线组合有多少概率会出现什么走势，这个可以计算。
但是股票涨跌单纯用K线是无法解决问题的。如果可以解决，那技术分析都赚钱了，大家都用技术分析了。
股票涨跌归根结底是演绎法，因为某些因素股票涨或者跌。
这些因素是无法量化给大模型的。因为人也不知道都有哪些因素会影响涨跌。
比如特朗普当选，川大智胜涨停。哈尔斯大跌。
比如奥巴马当选，澳柯玛涨停。
这些因素是无法穷举的，也无法量化。
还有一个重要的原因，是历史数据被大幅丢失了。我们只能看到一些被量化的数据，比如K线，比如财务数据。但是历史上的那天发生了什么事，让参与者产生了什么样的情绪波动，有哪个人说了什么话，比如今年火的上海爷叔，这种事情都是会影响股市的，但你没办法把这些被丢失的数据找回来喂给大模型。
二，为什么容易频繁交易
曾经在知乎上，有一个提问，说她老公沉迷炒股，输了很多钱。沉迷炒股的潜台词就是短线交易。短线交易为啥这么上瘾。
这和人脑的奖励机制有关，比如玩游戏，你玩一下，就会过一个关卡，得到金币，升级，这就是正向反馈。炒股票，你交易一次就得到一次反馈，大脑分泌多巴胺，多巴胺让你很爽，无比的刺激感。那么为什么炒股做短线可以得到正向反馈呢？这里还要提到一个很重要的事情：
无论是股市还是赌场，都有一些机制让你很容易得到正向反馈。举个例子，在正常的市场行情下，股价跌至某个均线支撑位就会反弹，10次里有8次都是准确的。你用这样的策略会频繁赚钱，感觉非常爽。这就是正向反馈。
为什么频繁赚钱，却最终亏损呢，这就是赔率和概率的概念。频繁小赚，每次赚5%，8%，你为了得到更大的正向反馈，得到更多的多巴胺，突破多巴胺阈值，终将会全仓押注某次机会，然后某一只股，第一天跌-20%，然后再跌-13%
相信很多人体会过，几个月的盈利，几天亏完。这就是让你爽的模式最终无法赚钱的原因。
对于一个学生来说，他学习不好，是因为不想学习好吗，大部分情况是因为无法得到正向反馈，有的家长不懂，只会告诉孩子，你要好好学习，以后考上好大学，但是对于孩子来说，考大学是很多年后的事，这个过程中完全没有正向反馈，和基因对抗的结果自然是无法学习好。
所以聪明的家长，会把考大学这个任务分解为很小的任务，每一个小任务的完成都是正向反馈，这样孩子才能开开心心的学习。
而对于股市来说，我们要忍受超长期的反馈周期，我多次说，炒股大部分情况是痛苦的。这也是大部分人都在熊市中退市，又在下一次牛市中做韭菜的原因。
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