行业现状与局限性 - 当前基于历史数据的AI交易机器人在面对完全陌生的市场事件时表现不足 例如2026年10月10日的清算事件或上周的严重抛售 这些情况会让智能交易模型失效[1] - 这些历史数据驱动的AI模型从未见过单日大规模清算事件 会认为这种情况“非常陌生”[1] - 在剧烈波动等特定市场情况下 人工干预仍然是流程中必不可少的部分[3] 技术发展与角色演变 - 当前AI交易机器人被比喻为“实习生” 速度更快、成本更低 但需要一定程度的监督[2] - 预计未来3-5年内 AI交易机器人的角色将演变为“正式员工” 并可能取代大量人类交易员[2] - 尽管复杂的LLM和机器学习交易技术正在快速改进 但该技术仍处于早期阶段并伴随风险[3] 人类交易员与AI对比 - 人类交易员在交易中过于情绪化 无法与AI解决方案竞争[4] - 90%的日内交易者和散户投资者都在亏损[3]