Chainfeeds 導讀：
AI Trading 的瓶頸不在模型，在工程。
文章來源：
https://x.com/Web3Tinkle/status/2007960269235126350
文章作者：
Tinkle
觀點：
Tinkle：理解了大模型的計算流程後，一個核心問題浮現出來：大模型到底在做什麼？表面上看，它是在預測下一個詞，比如給定今天天氣，模型輸出不錯的概率最高，看起來像是在預測未來。但如果拆解其內部機制，會發現它做的其實是三步：首先，將當前上下文編碼為一個高維向量；其次，在參數空間中檢索與該向量最匹配的模式；最後，輸出該模式對應的概率分佈。因此，大模型並不是在推斷未知事件，而是在識別當前輸入最像訓練數據中的哪一種已知模式。預測，是對未來不確定性的推斷；而識別，是對歷史模式的匹配。大模型之所以在語言領域表現卓越，是因為自然語言本身具有極強且穩定的統計規律 —— 某些詞序列之後，接續內容的分佈高度集中。當你向 ChatGPT 提問時，它並非在 “思考答案”，而是在匹配與你輸入最相似的語言模式，並輸出該模式下最常見的回應形式。表面呈現為預測，底層本質卻是大規模模式識別。將這種模式識別的邏輯遷移到金融市場，看似直觀：把市場數據編碼成向量，檢索歷史上最相似的狀態，再輸出未來走勢的概率分佈。然而，這裡存在一個根本差異：金融市場的統計規律遠弱於自然語言。語言中，下一個詞的不確定性往往很低，而市場中，下一根 K 線的漲跌卻高度接近隨機。大量研究表明，模型在金融時間序列上往往只能學到均值迴歸這類弱模式，對真正重要的極端波動幾乎無能為力。更關鍵的是，市場具有強烈的非平穩性和對抗性：有效規律會隨著參與者結構、監管環境和資金行為的變化而迅速失效，任何可被系統性利用的模式，都會被套利力量抹平。因此，用大模型直接預測漲跌註定失敗。但這並不意味著模式識別在金融中沒有價值，關鍵在於：不要問價格會怎麼走，而要問市場現在處於什麼狀態。相比預測單點漲跌，識別市場所處的 Regime（狀態）具有更高的信噪比。市場會在低波動震盪、高波動震盪、趨勢上漲、趨勢下跌、流動性危機等不同狀態之間切換，而這些狀態往往具有持續性和可識別的結構特徵。基於這一思路，可以構建市場狀態嵌入：將高維異構市場數據壓縮為低維向量，使相似 Regime 的時刻在向量空間中彼此接近。通過對比學習、聚類或相似度檢索，可以判斷當前市場更接近歷史上的哪一類狀態，並據此進行策略選擇和風險控制。其價值不在於捕捉每一次行情，而在於在高風險 Regime 中主動降倉或退出，避免系統性回撤。NoFx 的定位正是圍繞這一理念構建 AI Trading 的基礎設施層：不讓 AI 玄學式預測市場，而是通過透明、可解釋的 Regime 識別與結構化決策，幫助交易者在複雜多變的市場中做出更穩健的選擇。
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