Nói sơ về những trải nghiệm gần đây trong việc học 'AI+quanti' - kỹ năng kiếm tiền lỗ này

Khi tôi tiếp xúc với AI lần đầu, là trong một diễn đàn ngách, và lúc đó vẫn đang trong thời kỳ đeo khẩu trang; mọi người còn thảo luận về việc dùng AI để vẽ các cô gái hoạt hình, nhưng AI có một lỗi lớn là không thể vẽ đúng ngón tay. Tuy nhiên, tôi không ngờ rằng về sau, sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn, cùng với tốc độ lặp nhanh của công nghệ AI.

Ở giai đoạn hiện tại, dưới tác động của các kênh marketing gây lo lắng đủ kiểu, với tư cách là một “cái tật” (người) không muốn bị thời đại bỏ lại, ngay từ đầu năm 2026 tôi bắt đầu thử dùng AI để đầu tư. Tôi đã khám phá một phương án mà tôi cho là thành công và một phương án tương đối thất bại, chia sẻ lại quá trình:

Trước tiên nói về phương án thất bại:

EM ra mắt một AI “diệu tưởng”. “Diệu tưởng” có một lợi thế là sở hữu dữ liệu “một tay” từ EM股吧 và bộ phận đầu tư - nghiên cứu. Vì vậy, tôi tự hỏi liệu có thể dùng “Diệu tưởng AI” để xây một chiến lược đầu tư ngắn hạn: dùng AI để gợi ý danh mục, thực hiện lệnh định lượng; tức là đến khi kết thúc phiên ngày T, khuyến nghị năm ETF niêm yết trong sàn, thiết lập sẵn giá chốt lời và cắt lỗ cho các mã đó trong vòng năm ngày giao dịch T+5. Nếu sau hơn năm ngày giao dịch mà chưa chạm, thì toàn bộ các mã không kích hoạt sẽ bị hủy và treo lệnh bán đối ứng. Đây là một chiến lược ngắn hạn. Nhưng trong quá trình vận hành thực tế, tỷ lệ thắng chỉ dưới 40%, và thua lỗ thì ngày một tăng. Dù sao tôi vẫn nói với AI là đừng đuổi theo mua đỉnh bán thấp, nhưng thực tế thì các tín hiệu mà tôi nhận được tại phiên T đều là tín hiệu của các nhóm ngành “hot”. Về sau, tôi dứt khoát dừng việc thử nghiệm. Tôi phát hiện có hai vấn đề: Thứ nhất, mô hình này đuổi theo mua đỉnh bán thấp nghiêm trọng; khi tại ngày T thị trường giảm mạnh, tâm lý thị trường ảm đạm, mô hình sẽ khuyên tôi né rủi ro, không thực hiện mua vào. Khi một ngành trở thành điểm nóng hoặc có tin tức nóng, thì mô hình lại đề nghị tôi mua vào; nhưng trong bối cảnh hiện tại, việc xoay vòng theo nhóm nhanh là sẽ khiến tôi bị “đánh” khắp nơi. Điều này rất khớp với kiểu tư duy bán sản phẩm của bộ phận đầu tư - nghiên cứu và động lực cảm xúc từ phía nhà đầu tư cá nhân. Mô hình cũng được huấn luyện theo kiểu đó. Khi thị trường không có mạch chính, thì mỗi lần mô hình xuất ra lại sẽ trở nên lộn xộn; mở giao diện “thinking” thì thấy rằng mô hình chỉ ngẫu nhiên lấy một loạt tin tức, và toàn bộ phần phân tích sau đó đều dựa trên các tin tức mà nó vừa “cào” tại thời điểm đó. Điều này rất dễ dẫn đến “lấy lệch làm đúng phần lớn”.

Nói sang một phương án tương đối thành công:

Trong khoảng thời gian đó, tôi xin GJ Securities quyền dùng QMT, và để phòng ngừa, tôi cũng xin một tài khoản mô phỏng. Tôi chỉ từng tiếp xúc với lập trình ở giai đoạn đại học; ở giai đoạn nghiên cứu sinh thì như một sở thích, tôi học bổ sung mô hình hóa toán học và thuật toán toán học. Đây đều là cách đây mười lăm năm, giờ cơ bản là tôi đã quên gần hết. Nhưng việc học lập trình và tư duy theo kiểu thuật toán thực sự vẫn luôn ảnh hưởng đến tôi. Khi học QMT, tôi còn hơi hối hận vì sao lúc đó không đi mở petrade; vì trên thị trường, số lượng video và tài liệu về QMT ít hơn petrade rất nhiều, có lẽ là do petrade dễ bắt tay và có sẵn chương trình giao dịch. Nhưng thật ra, người tạo ra phương án kiếm tiền sẽ không miễn phí hoặc bán rẻ; nếu không, thì “đường đua” này sẽ trở nên đông đúc. Dưới sự hỗ trợ của AI khi lập trình, tôi đã mất hơn một tháng để từng bước viết ra phương án phù hợp với bản thân, và cũng dùng tài khoản mô phỏng để chạy chiến lược; đó cũng chính là bước đầu tiên để tôi bước vào định lượng. Ở lần đầu tiên chạy thông chiến lược, tôi vẫn rất có cảm giác thành tựu. Ban đầu tôi còn tính rằng nếu không viết ra được thì sẽ đi tìm dịch vụ viết hộ trên Taobao; khoản tiền đó đã được tiết kiệm.

Sau hai lần sử dụng AI, tôi nghĩ rằng trong thời đại mà AI phát triển nhanh đến vậy, mình nên thích ứng như thế nào? Trước hết, cần nắm lấy “tư liệu sản xuất”, nếu không chỉ dựa vào năng lực lao động thì rất dễ bị thay thế. Giống như tôi: nếu không có công cụ AI, tôi sẽ đi tìm nơi viết hộ trên Taobao; về sau khi AI phổ cập, những người làm nghề chỉ viết code đơn giản sẽ bị tác động rất dễ. Thứ hai, bản thân AI không có năng lực đổi mới nguyên gốc; nó là “kẻ vá víu” (hội tụ) - thoạt đầu thì mới mẻ, nhìn nhiều thì thấy chán. Nó nhận cái gì thì vá cái đó; nó có thể tăng hiệu suất và mang lại cảm hứng, nhưng bản thân nó sẽ không có, ít nhất là hiện tại không có năng lực đổi mới nguyên gốc. Nếu không được “cung cấp” tài liệu mới, nó sẽ dần trở nên đồng nhất hoặc lộn xộn; con người chỉ cần nhìn một lần là thấy ngay “mùi AI”. Cuối cùng, tất cả các công cụ định lượng đều đang dạy bạn cách sử dụng chỉ báo kỹ thuật để giao dịch tần suất cao; điều này chẳng khác gì việc mười mấy năm trước người ta rất thịnh hành làm công thức cho Tongdaxin. Nhưng con đường thực sự kiếm tiền có lẽ sẽ không thay đổi chỉ vì đổi mới công nghệ; định lượng chỉ là “kỹ thuật”, nếu đạo không đúng, học thêm nhiều định lượng đến đâu thì cũng chỉ là làm cho mức độ lời lỗ được tăng tốc mà thôi.