在噪声里听见信号:算法与人性的对话

市场从来不是静止的,它随着数据的增长、交易成本的下降与计算力的迭代不断重塑自身。借助ai交易这一范式,投资者正尝试把“认知优势”转译为“计算优势”,从而在不确定性中寻找可重复的边。 定义与范式转移 传统量化强调规则与统计假设,而ai交易把重点放在表示学习与自适应:让模型从海量数据中自动提取特征、持续在线修正权重,以适应结构性变化(Regime Shift)。这不仅是工具的变化,更是认知方式的迁移——从“设计规则”转向“学习规则”。 核心组成 数据栈:从信号到特征 市场层数据:行情、盘口微结构、成交明细、资金流向。…

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