开源工具
www.xiaoyuzhoufm.com ·
@42章经
AI Trading:决策便宜,行动很贵——对谈 3.4 万 Star 开源项目 Vibe-Trading 作者浩哲
42章经播客邀请开源项目 Vibe-Trading 作者、香港大学在读博士生吴浩哲,讨论 AI 辅助交易。节目拆解 AI Trading 的组成部分、与传统量化的差异、可解释性为何关键,并探讨 AI 抓市场情绪、行业 know-how 判断、Jev 对交易的作用(作者认为可能约等于零)以及 Kimi、Workbuddy 等 AI for Finance 与 AI Trading 的区别。作者提出'决策便宜、行动很贵',强调需要在近乎免费的决策与代价昂贵的行动之间建立可验证、可审计的通道,并给出上手建议。
AI推荐理由 播客对谈开源项目 Vibe-Trading 作者吴浩哲(港大在读博士、HKUDS 成员),围绕 AI Trading 的组成、与传统量化的区别、可解释性与 Human in the loop 展开,并给出上手建议。具体新信息包括:项目开源半年获 3.4 万 Star、作者对 Jev 在交易中作用约等于零的判断、以及'决策便宜、行动很贵'的框架。局限在于内容为访谈观点,未提供可验证的实盘效果或数据,Star 数仅代表传播信号,不能证明工具可靠性。
72
正文
这几年,很多人都在用 AI 炒股。最近,模型厂和大厂也在主推 AI 在金融场景中的应用。 但 AI 到底怎样才能更好地辅助交易?会给市场带来什么变化?用上 AI,人人就都能像巴菲特一样了吗? 这期播客,我们请到了很火的开源项目 Vibe-Trading 的作者和维护者吴浩哲,聊了聊 AI Trading 相关的各种问题。 浩哲本科毕业于武汉大学数学系,目前是香港大学在读博士生、HKUDS 成员,一直在探索 AI 与金融的结合。Vibe-Trading 开源半年,已有 3.4w 个 Star。 节目里,我们就从这个项目讲起,拆解了 AI Trading 到底是什么、由哪些部分组成、哪个环节最关键,以及它和传统量化有什么区别、人又该在交易流程中扮演什么角色。此外,我们也聊了聊最近很火的 Jev 到底能不能在 AI Trading 中发挥作用。 贯穿整期节目,还有浩哲的一个观察: 在金融里,决策很便宜,行动很贵。 你可以轻易获得成百上千个判断和信号,但真要付诸交易,「可解释性」就变得非常重要。你得知道判断是怎么来的、为什么值得相信,才能决定自己是否愿意为它付出真金白银。 节目最后,我们还聊到了一个颇有哲学意味的问题:随着 AI 越来越强,「Human in the loop」或许不是因为 AI 需要人来判断,而是人需要通过参与,来确认自己的意义感和价值…? 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 53 号珍藏:吴浩哲,Vibe-Trading 作者及维护者,武汉大学数学系本科,香港大学在读博士生、HKUDS 成员,长期探索 AI for Finance 的研究与实践 【时光机】 01:26 介绍下 Vibe-Trading:为什么开源不到半年,就能有 3 万多 Star? 02:20 在金融里,决策很便宜,行动很贵 04:35 AI Trading 就是在几乎免费的决策和代价昂贵的行动之间,建立可验证、可审计的通道 07:25 AI Trading 和量化的区别 09:59 用 AI 抓市场情绪,对 Trading 有帮助吗? 11:33 AI Trading 里,行业 know-how 都可以由 AI 来判断? 13:43 存储行情中,用 AI Trading 的一次操作实例 15:42 用 AI Trading 的人多起来后,会给市场带来什么变化? 15:19 「安息吧,财报后漂移!」 19:57 AI Trading 系统的四大组成部分,和其中最重要的一件事 23:53 数据多,其实真的不等于有 Alpha 27:23 Jev 对 Trading 的帮助,可能约等于零? 30:26 交易的本质 32:34 Kimi、Workbuddy 等在推的 AI for Finance,和 AI Trading 是两件事 34:00 AI 会给人的投资能力带来怎样的变化? 35:40 不是 AI 需要人做判断,而是人需要 AI 来体现价值? 37:42 上手 AI Trading 的建议 【The gang that made this happen】 制作人:陈皮 剪辑:陈皮 片头:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾:Carsick Cars - 松