交易AI大模型的本质

一、AI大模型的本质是模式识别，而非预测

• 计算本质：大模型（如LLM）本质上是高维向量空间的相似度计算（Self-Attention），通过匹配训练数据中的统计模式来生成输出，并非真正“理解”或“思考”。
• 关键区别：自然语言的统计规律强且稳定，而金融市场短期走势噪声大、非平稳、且存在对抗性，因此直接用大模型“预测价格涨跌”效果有限。

二、金融市场的有效应用：Regime识别（市场状态识别）

• 放弃预测涨跌：转而识别市场状态（Regime），例如：低波动震荡、趋势行情、流动性危机等。这些状态具有持续性，信噪比远高于方向预测。
• 技术路径：借鉴时序表示学习（如TS2Vec），将市场数据编码为向量，通过对比学习使相似状态向量距离相近，进而实现状态分类或历史相似时段检索。

三、NoFx平台：AI Trading的基础设施层

• 定位：提供透明、可控、易用的AI交易基础设施，而非黑箱预测工具。
• 三大支柱：
  1. 数据层：聚合并统一多源异构市场数据（价格、持仓、资金流、订单簿等）。
  2. 执行层：抽象并统一各交易所的交易接口。
  3. 决策层：集成AI推理框架（如DeepSeek、GPT），将Regime识别作为上下文，辅助结构化决策（标的筛选、仓位管理、风控）。
• 设计原则：强调透明性（完整Chain of Thought日志）、可配置风控、开源可审计。
• 平权化目标：通过可视化策略编排界面，降低专业量化交易的门槛，让非专业用户也能快速配置和理解AI策略。

四、核心理念与验证

• 第一性原理出发：从AI的计算本质推导出其在金融领域适用的场景（模式识别→Regime识别）。
• 用户导向：追求专业能力与易用性的结合，已有显著用户增长（如GitHub近万星、数万实际用户），证明市场需求存在。
• 开源与透明：所有代码开源，以建立信任，并计划开源Regime识别模块。

五、局限性与未来

• 需警惕过拟合、Regime漂移和识别延迟等问题。
• 价值在于提供结构化的市场状态描述，以优化策略选择和风险控制，而非追求“预测圣杯”。