由香港科技大學鄧哲曄和王嘉舒兩位研究者開發的AlphaQuanter系統，就像給人工智能裝上了一個專業交易員的大腦。這項發表于2025年1月的研究成果，首次讓AI能夠像人類交易員一樣，主動收集信息、深度分析，并做出交易決策。有興趣深入了解的讀者可以通過論文編號arXiv:2510.14264v1查詢完整論文。

想象一下，如果你要在股市中投資，你會怎么做？你可能會查看股價走勢圖，閱讀相關新聞，分析公司財務報表，關注宏觀經濟指標，然后綜合這些信息做出買入、賣出或持有的決定。這個過程需要大量的信息收集、分析和判斷，而且每一步都可能影響最終的投資結果。AlphaQuanter就是這樣一個能夠模擬人類交易員完整思維過程的智能系統。

傳統的人工智能交易系統就像一個只會按固定程序操作的機器人。它們通常只能分析有限的數據，做出簡單的買賣判斷，缺乏靈活性和適應性。更糟糕的是，這些系統往往像"黑箱"一樣，你無法理解它們為什么做出某個決定，這在金融市場這樣需要嚴格監管的環境中是非常危險的。

而AlphaQuanter的創新之處在于，它像一個真正的交易員一樣工作。當面對一只股票時，它會主動思考需要什么信息，然后有針對性地去收集。比如，它可能先查看股價走勢，發現價格在上漲，然后主動去查看相關新聞，了解是否有重大利好消息。如果發現有積極新聞，它可能進一步查看公司的財務狀況，確認基本面是否支撐股價上漲。整個過程就像一個經驗豐富的分析師在做研究一樣，有條理、有邏輯。

更重要的是，AlphaQuanter采用了強化學習的訓練方式，就像讓AI在虛擬的股市中反復練習。每當它做出一個交易決策，系統會根據實際的市場表現給予獎勵或懲罰。如果它的買入決策在未來幾天內確實帶來了收益，系統就會強化這種決策模式；如果決策失誤導致虧損，系統就會調整策略。經過無數次這樣的練習，AI逐漸學會了如何在復雜多變的市場中做出更好的判斷。

一、智能交易的新思路：從被動分析到主動探索

傳統的AI交易系統就像一個只會照著菜譜做菜的廚師，只能處理預先準備好的食材，按照固定的步驟操作。如果突然需要一種菜譜中沒有的調料，這個廚師就不知道該怎么辦了。同樣，傳統的交易AI只能分析程序員預先設定的數據類型，無法根據市場情況主動尋找更多有用的信息。

AlphaQuanter則完全不同，它更像一個真正的專業廚師。當它要做一道新菜時，會先嘗一下現有的食材，然后主動思考還需要什么調料，主動去廚房的不同角落尋找所需的材料。在股票交易中，這意味著AI可以根據初步分析的結果，主動決定是否需要查看新聞、財務數據或者宏觀經濟指標。

這種主動探索的能力來源于AlphaQuanter獨特的工具調用機制。系統擁有21種不同的分析工具，涵蓋了股票交易中可能用到的各個方面。市場數據工具可以提供股價、成交量等基礎信息，以及20多種技術指標，比如移動平均線、相對強弱指數等。基本面分析工具能夠獲取公司的財務報表、內部人士交易、股息歷史等信息。情緒分析工具可以從新聞和社交媒體中提取市場情緒。宏觀經濟工具則提供利率、通脹率、原油價格等大環境信息。

當AI分析一只股票時，它不是簡單地把所有工具都用一遍，而是像偵探破案一樣，根據每一步發現的線索決定下一步要調查什么。比如，如果它發現某只股票的技術指標顯示超買信號，可能會主動查看近期新聞，看是否有特殊事件推動了股價上漲。如果新聞顯示確實有重大利好，它可能進一步查看公司財務狀況，確認基本面是否支撐當前估值。

這種工作方式的好處是顯而易見的。首先，它大大提高了分析的效率。AI不需要每次都收集所有可能的信息，而是根據需要有選擇地獲取最相關的數據。其次，這種方法讓AI的決策過程變得透明可追蹤。每一步分析都有明確的邏輯鏈條，監管者和投資者可以清楚地看到AI為什么做出某個決定。

更重要的是，這種主動探索的方式讓AI能夠更好地適應市場的變化。股票市場是一個高度動態的環境，影響股價的因素在不斷變化。一個能夠根據情況靈活調整分析重點的AI，顯然比那些只會機械執行固定程序的系統更有優勢。

二、強化學習的魔力：讓AI在試錯中成長

如果說主動探索是AlphaQuanter的眼睛和手，那么強化學習就是它的大腦。這個訓練過程就像教一個孩子學騎自行車，不是通過背誦理論知識，而是通過實際的嘗試、跌倒、再嘗試的過程逐步掌握技能。

在AlphaQuanter的訓練過程中，AI需要在虛擬的股票市場中進行無數次交易決策。每當它做出一個決策，系統會等待幾天看實際的市場表現，然后根據結果給予相應的獎勵或懲罰。這個獎勵機制設計得非常巧妙，不僅考慮最終的盈虧結果，還關注決策過程的質量。

比如說，如果AI在市場強烈看漲的時候選擇買入，而股價確實在接下來幾天上漲了，系統會給予正面獎勵。但如果AI在市場橫盤整理、沒有明確趨勢的時候選擇持有，即使沒有獲得收益，系統也會給予獎勵，因為在不確定的情況下保持謹慎是正確的策略。

獎勵機制還有一個重要的創新，就是對決策過程本身的評估。如果AI的分析過程過于簡短，沒有充分收集信息就草率做決定，會受到懲罰。如果分析過于冗長，收集了大量無關信息，同樣會被扣分。如果AI試圖違反規則，比如一次性調用多個分析工具而不是按步驟進行，也會受到嚴厲的懲罰。

這種訓練方式的效果是漸進式的。在訓練初期，AI的表現往往很糟糕，就像剛學開車的新手一樣，經常做出錯誤的判斷。但隨著訓練的進行，AI開始學會識別不同的市場模式，掌握何時應該積極交易，何時應該保持觀望。

研究團隊發現，不同規模的AI模型在學習過程中表現出明顯的差異。較小的模型（30億參數）在訓練后期往往會采用簡化策略，減少信息收集，過早地做出決策。這雖然在短期內可能提高效率，但長期來看會限制其表現。而較大的模型（70億參數）則能夠在訓練后期進入一個"精細化"階段，開始探索更復雜的分析策略，收集更多相關信息，最終獲得更好的交易結果。

三、實戰檢驗：在真實市場中的表現

為了驗證AlphaQuanter的實際效果，研究團隊設計了一個嚴格的回測實驗。他們選擇了五只具有代表性的科技股：谷歌、微軟、meta、英偉達和特斯拉。這些股票都具有高波動性和信息密集的特點，正是測試AI交易能力的理想選擇。

實驗設計就像模擬一個真實的投資環境。研究團隊將數據分為三個時間段：2022年9月到2024年3月的訓練期，2024年5月到11月的驗證期，以及2025年1月到6月的測試期。重要的是，這些時間段之間有約30個交易日的間隔，確保AI不能利用未來的信息，完全模擬真實投資中的情況。

在每個交易日，AI需要為每只股票做出買入、賣出或持有的決策。系統會根據這些決策計算投資組合的表現，包括年化收益率、夏普比率（衡量風險調整后收益）和最大回撤（衡量最大虧損幅度）等關鍵指標。

實驗結果令人印象深刻。AlphaQuanter的70億參數版本在122個交易日的測試期間，實現了34.94%的年化收益率，而同期簡單的買入持有策略只有12.90%的收益。更重要的是，AlphaQuanter的夏普比率達到0.65，遠高于買入持有策略的0.57，說明它在獲得更高收益的同時，承擔的風險相對更小。

與其他基準方法的比較更加說明了問題。傳統的技術分析策略，如MACD交叉和均值回歸，年化收益率分別只有8.79%和11.41%。即使是最先進的多智能體大語言模型交易系統，平均年化收益率也只有16.49%，遠低于AlphaQuanter的表現。

特別值得注意的是，AlphaQuanter在不同股票上的表現顯示出了良好的穩定性。在微軟股票上，它實現了47.23%的年化收益率；在英偉達上收益率為45.41%；即使在表現相對較差的谷歌股票上，雖然出現了小幅虧損，但虧損幅度遠小于其他方法。

四、透明決策：看懂AI的"思維過程"

AlphaQuanter最重要的特色之一，就是它的決策過程完全透明。與傳統的"黑箱"AI不同，你可以清楚地看到它是如何一步步分析并得出結論的。這就像能夠看到一個專業分析師的完整工作筆記一樣。

以微軟股票在2025年5月16日的分析為例，AlphaQuanter的完整決策過程展現了其sophisticated思維模式。它首先查看了微軟過去14天的股價數據，發現股價在這段時間內持續上漲，成交量也在增加，這顯示了市場的積極情緒。

接下來，AI主動查看了RSI相對強弱指數，發現數值持續超過70，這通常表示股票可能被過度買入。為了驗證這個觀察，它又查看了布林帶指標，發現股價確實在布林帶上軌之上交易，進一步證實了超買狀態。

但AI并沒有就此停止分析。它繼續查看MACD指標，發現雖然仍然顯示上漲趨勢，但動能似乎在減弱。為了獲得更全面的信息，AI主動查看了相關新聞。新聞分析顯示，雖然有一些積極報道，但整體情緒并不是強烈看漲。

最后，AI查看了內部人士交易數據，發現公司高管最近在拋售股票，這是一個潛在的負面信號。綜合所有這些信息，AI得出結論：雖然微軟股票技術面仍然強勁，但超買狀態、動能減弱以及內部人士拋售等因素表明，股票可能需要一段時間的調整。因此，它做出了"持有"的決策，既不追高買入，也不恐慌賣出。

這種透明的決策過程對金融市場具有重要意義。監管機構可以審查AI的每一步推理，確保決策符合規范。投資者可以理解AI的邏輯，建立對系統的信任。基金經理可以從AI的分析中學習，改進自己的投資策略。

研究還發現，不同規模的AI模型在信息使用策略上存在明顯差異。30億參數的模型傾向于平均使用各種工具，沒有明確的重點。而70億參數的模型則展現出更加sophisticated的策略，它學會了重點關注技術指標和市場情緒，而對低頻的基本面數據給予較少權重。這種策略選擇與專業交易員的經驗非常吻合。

五、深度解析：系統架構與創新要點

AlphaQuanter的核心創新在于將強化學習與工具增強的推理鏈相結合。整個系統可以比作一個有經驗的投資顧問，既有扎實的分析框架，又能根據具體情況靈活調整策略。

系統的工作流程遵循"計劃-獲取-推理-行動"的循環模式。在每個交易日開始時，AI會基于當前掌握的信息制定一個初步的分析計劃。然后，它會根據這個計劃有選擇地調用各種分析工具，獲取所需的數據。獲得新數據后，AI會更新自己的理解，并決定是繼續收集更多信息，還是已經準備好做出最終決策。

這個過程中最關鍵的是獎勵函數的設計。研究團隊開發了一個多維度的評估體系，不僅關注最終的盈虧結果，還評估決策過程的質量。結果分數基于未來幾天的股價表現，但采用了指數加權的方式，更重視中期趨勢而非短期波動。過程分數則評估分析的深度和效率，鼓勵AI進行充分但不冗余的分析。

為了訓練出robust的交易策略，系統還采用了特殊的市場狀態分類方法。不是簡單地將未來收益分為漲跌兩類，而是設定了一個閾值，將市場狀態分為強烈看漲、強烈看跌和橫盤整理三種情況。這種設計鼓勵AI只在有明確信號時采取行動，在不確定的情況下保持謹慎。

訓練過程揭示了一些有趣的現象。30億參數的模型在訓練初期表現良好，但很快就陷入了"過早收斂"的陷阱，開始采用簡化策略。而70億參數的模型則展現出更加復雜的學習曲線，在穩定期之后還會進入一個"精進期"，不斷優化其分析策略。

六、對比實驗：證明優勢的全方位測試

為了全面評估AlphaQuanter的性能，研究團隊設計了一系列對比實驗，涵蓋了從傳統量化策略到最新AI方法的各種基準。這就像舉辦一場交易競賽，讓不同的"選手"在相同的條件下競技。

在傳統策略方面，研究團隊測試了買入持有、MACD交叉和均值回歸策略。買入持有策略就像一個極其保守的投資者，買入股票后就不再操作。MACD策略則基于技術指標的交叉信號進行交易。均值回歸策略假設股價會向歷史平均值回歸，在偏離較大時進行反向操作。

在AI方法方面，測試包括了多智能體辯論系統和單智能體零樣本推理系統。多智能體系統讓多個AI"專家"針對同一只股票進行討論，然后綜合各方意見做出決策。零樣本系統則是讓大語言模型直接根據提示進行分析，不經過專門的訓練。

測試結果顯示了AlphaQuanter的顯著優勢。在年化收益率方面，AlphaQuanter-7B的34.94%遠超其他所有方法。即使是表現第二好的GPT-4多智能體系統，年化收益率也只有16.49%。更重要的是，AlphaQuanter在風險控制方面也表現出色，24.93%的最大回撤低于大多數基準方法。

特別有趣的是單智能體與多智能體方法的比較。實驗發現，除了GPT-4這樣的超大規模模型外，單智能體方法普遍優于多智能體方法。這個發現挑戰了"三個臭皮匠賽過諸葛亮"的直覺，說明在信息處理任務中，一個well-trained的個體可能比多個未經協調的個體更有效。

研究還發現，純粹基于提示的方法存在明顯的局限性。這些方法雖然能夠理解市場信息，但在將理解轉化為具體的交易行動時往往表現不佳。它們容易在買入和持有之間猶豫不決，缺乏明確的行動標準。這說明，在復雜的決策任務中，專門的訓練是不可替代的。

七、訓練動態：觀察AI的學習過程

通過分析AlphaQuanter的訓練過程，研究團隊揭示了AI學習交易技能的fascinating規律。這個過程就像觀察一個新手交易員逐漸成長為專業投資者的完整歷程。

訓練初期的AI表現得像一個剛入市的新手，行為模式極不穩定。它可能在一個時間步驟中收集大量信息，下一個時間步驟又草率地做出決策。系統的獎勵分數也極不穩定，反映了這個階段的高度不確定性。

隨著訓練的進行，30億參數的模型率先找到了一種"簡化策略"。它學會了快速收集基本信息，然后盡快做出決策。這種策略在短期內確實提高了效率，回報也有所改善。但仔細觀察會發現，這種簡化實際上是一種"偷懶"行為，模型為了避免復雜的推理而選擇了捷徑。

70億參數的模型則展現出完全不同的學習軌跡。在初期的混亂階段之后，它首先進入了一個"穩定期"，學會了基本的分析框架和工具使用規范。但令人驚訝的是，就在其他模型開始走向簡化的時候，這個大模型卻進入了一個"精進期"。在這個階段，它開始探索更加sophisticated的分析策略，收集更多相關信息，進行更深入的推理。

工具使用模式的分析提供了更直觀的洞察。通過熱力圖可以看到，30億參數模型的工具使用相對分散，沒有明確的重點。而70億參數模型則逐漸形成了清晰的優先級：技術指標和市場情緒是核心，基本面分析是補充，宏觀經濟數據用于背景參考。這種策略與專業交易員的經驗高度一致。

validation性能的追蹤進一步證實了這些觀察。70億參數模型不僅在最終性能上更勝一籌，其學習曲線也更加smooth和可預測。最大回撤指標顯示，它確實學會了更好的風險控制，這在金融交易中是至關重要的。

八、消融實驗：解構成功的關鍵要素

為了理解AlphaQuanter成功的關鍵因素，研究團隊進行了詳細的消融實驗。這就像分析一道美味菜肴的食譜，逐一去除不同的配料，看看哪些是必不可少的。

第一個重要發現是過程獎勵的關鍵作用。當移除格式獎勵時，模型的年化收益率從34.94%下降到16.36%，降幅超過50%。格式獎勵主要約束AI分析文本的長度，確保分析既充分又簡潔。這個實驗說明，僅僅關注最終結果是不夠的，決策過程的質量同樣重要。

工具使用獎勵的移除導致收益率下降到19.90%。這部分獎勵主要防止AI采用"先收集所有信息再分析"的degenerate策略，鼓勵它進行更有針對性的探索。實驗證明，guided exploration確實比blind exploration更有效。

決策閾值的敏感性測試揭示了另一個關鍵因素。當將閾值從1.5%調整到2.0%時，年化收益率下降到21.25%，但最大回撤也大幅降低到9.18%。這反映了收益與風險之間的classic權衡。較高的閾值讓AI變得更加保守，只在有強烈信號時才采取行動，從而降低了風險但也減少了交易機會。

相反，當閾值降低到1.0%時，AI變得更加aggressive，年化收益率雖然也下降到20.23%，但最大回撤激增到32.67%。這說明在volatile的股票市場中，過度頻繁的交易往往適得其反。

這些實驗共同指向一個重要結論：成功的AI交易系統需要在多個維度上精心設計。不僅要有準確的預測能力，還要有良好的過程控制、適當的風險偏好設置，以及智能的信息獲取策略。

九、實際應用：一個完整的交易決策案例

為了讓讀者更好地理解AlphaQuanter的實際工作方式，研究團隊提供了一個完整的交易決策案例。這個案例就像一個詳細的工作日志，記錄了AI分析微軟股票的完整過程。

2025年5月16日，當AlphaQuanter開始分析微軟股票時，它首先制定了一個初步計劃：了解股票的近期表現和當前市場情緒。第一步，它調用市場數據工具，獲取了過去14天的價格和成交量信息。數據顯示，微軟股價從431.74美元穩步上漲到454.27美元，成交量也在持續增加。這是一個積極的信號。

基于這個發現，AI決定深入分析技術指標。它查看了RSI指數，發現數值從71.99升至76.99，持續超過70的超買警戒線。這引起了AI的警覺，促使它進一步驗證這個觀察。布林帶分析證實了超買狀態：股價確實在上軌之上交易。

但AI并沒有急于下結論。它繼續分析MACD指標，發現雖然仍然顯示上漲趨勢，但histogram部分從6.73下降到3.38，表明上漲動能在減弱。這個subtle的變化被AI敏銳地捕捉到了。

為了獲得更全面的市場視角，AI主動查看了新聞情緒。分析顯示，近期新聞的情緒分數大多在中性到輕微看漲之間，并沒有特別強烈的積極信號。這與股價的強勁上漲形成了某種對比。

最后，AI查看了內部人士交易數據，發現公司高管Amy Coleman最近拋售了大量股票。這是一個重要的contrarian信號，表明公司內部人士可能對當前股價水平感到滿意。

綜合所有這些信息，AI進行了最終的推理：技術面顯示超買，動能減弱，新聞情緒不夠強烈，內部人士在減持。雖然股票仍然處于上升趨勢，但多個信號都指向短期內可能需要調整。因此，AI做出了"持有"的決策，這是一個既不錯過potential upside，又避免在高位追買的prudent選擇。

這個案例展示了AlphaQuanter decision-making的幾個重要特點：信息收集的邏輯性、分析的多維度性、以及決策的謹慎性。它不是簡單地應用某個固定公式，而是像一個experienced分析師一樣，綜合多方面信息做出balanced判斷。

說到底，AlphaQuanter代表了AI在金融領域應用的一個重要突破。它不僅能夠獲得impressive的投資回報，更重要的是，它以一種透明、可解釋的方式做到了這一點。這種透明性對于金融市場的健康發展至關重要，因為它讓監管者、投資者和管理者都能理解和信任AI的決策。

當然，這項技術目前還處于研究階段，在實際應用中還需要考慮更多因素，比如市場流動性、交易成本、極端市場條件下的表現等。但AlphaQuanter已經為我們展示了一個promising的方向：AI不僅可以成為強大的分析工具，還可以成為值得信賴的投資伙伴。

隨著技術的進一步發展，我們可以期待看到更多類似的創新。也許在不久的將來，每個投資者都能擁有一個like AlphaQuanter這樣的智能助手，幫助他們在復雜的金融市場中做出更好的決策。這不僅會提高個人投資者的成功率，也可能讓整個金融市場變得更加高效和穩定。

但同時我們也需要思考：當AI越來越善于分析和預測市場時，這是否會改變市場本身的性質？當大多數交易決策都由AI做出時，市場會變得更理性還是可能出現新的系統性風險？這些都是值得我們繼續關注和研究的重要問題。有興趣的讀者可以繼續關注香港科技大學在這個領域的后續研究，或者通過arXiv:2510.14264v1查詢這篇論文的詳細內容。

Q&A

Q1：AlphaQuanter與傳統的AI交易系統有什么不同？

A：AlphaQuanter最大的不同在于它能夠主動探索和收集信息，就像真正的交易員一樣。傳統AI只能分析預設的數據，而AlphaQuanter會根據分析過程中的發現，主動決定需要查看哪些額外信息，比如技術指標、新聞、財務數據等，形成了一個動態的分析鏈條。

Q2：AlphaQuanter的投資收益率有多高？

A：在122個交易日的測試中，AlphaQuanter實現了34.94%的年化收益率，遠超買入持有策略的12.90%和其他AI交易方法的16.49%。更重要的是，它還保持了較好的風險控制，夏普比率達到0.65，最大回撤為24.93%。

Q3：普通投資者能使用AlphaQuanter進行股票交易嗎？

A：目前AlphaQuanter還是一個研究項目，并未商業化。但這項技術展示了AI輔助投資的巨大潛力。未來可能會有類似的智能投資助手產品出現，幫助普通投資者做出更好的投資決策，不過在實際應用前還需要考慮監管、成本、市場流動性等多個因素。