金融 AI 的出現會是什麼樣子？ 肯定不是一個「預測價格」的聊天機器人。 更像是一個將市場視為反饋機器的學習系統： 1. 觀察 2. 形成假設 3. 測試策略 4. 偵測制度變化 5. 在人類操作員知道任何變化之前，重寫操作手冊。 出現是當感知、記憶、推理和學習融合成一個循環。 在金融中，這個循環是反身的：你的行動改變了你所建模的系統。這就是為什麼第一個真正的突破不會看起來像是更高的「準確性」，而是看起來像是在不確定性下更好的決策。 你已經可以在 Cod3x 上實驗這個堆疊： 感知：我們的多模態系統融合了時間序列、訂單流、基本面、宏觀發布、定位和敘事。輸出不是單一的預測，而是一個概率狀態：我們處於什麼制度中，它有多脆弱，非線性在哪裡，什麼會使這一觀點失效？ 推理：你的代理將想法轉化為完整的策略。它們提取數據，構建特徵，運行回測，定價衍生品，映射情景，提出交易，並量化「如果-那麼」路徑。隨意進行審計、壓力測試和約束。 學習：強化學習和在線學習在約束下優化行動：風險、成本、影響、回撤和流動性。獎勵是生存和在不同制度下的複利：風險調整回報、尾部控制和恢復時間。 協調：投資組合成為一組專業代理的集合，上面有一個資本分配者。宏觀、利率、波動性、市場微觀結構、統計套利、對沖和執行都在競爭和合作。分配者設置風險預算，解決衝突，並擴大有效的策略。可以把它看作是資本分配的操作系統。 那麼在實踐中會是什麼樣子？ 一開始會看起來很無聊：更早檢測結構性斷裂，隨著流動性變化自動調整頭寸大小，當凸性便宜時進行自適應對沖，以及當分佈發生變化時更快地切換。 ...