我觉得对于做交易的人来说AI工具越好人越废

最近一段时间我在闲聊群里看见大多数都是抱怨TOKEN涨价了，大模型降智了的话题，好像非顶级模型就活不下来了。我也想说几句。

从今年春节开始，我也深度的使用了所有国产大模型，还有OPENCLAW和各种国产虾。对于我们来说最重要的作用就是开发量化交易策略。为此我大概每周的TOKEN量在1亿左右。

这1亿左右的TOKEN怎么来的呢，大部分不是写代码，最大的消耗是回测。每次回测大模型都会完整读取数据。还有给我做各种可视化回测报告的各种网页。剩下的就是对话，估计是每个厂都在拼输出排名，导致每次对话的输出就特别多。

我得到了什么呢？策略也就得到了半个。对于长期交易的人来说交易理念和交易思维基本已经固化。用大模型来开发策略也仅仅是试一下不用的想法而已。自己不会做的模式也就没心思去打磨，更别谈去肝代码。

例如我试了马丁策略，几轮以后看图还满意，就是资金利用率不高，或者控制不住，玩了几天放弃了，一个代码都没有保留，我怕把硬盘弄乱了。几亿TOKEN就没了，唯一得到的收获是再次自己证实了不能这样玩。

又例如我了却了自己的心愿，做ETF轮动，目前得到的结果是这样的

得到这个结果我估计废了几十亿的TOKEN，因为就这一个策略，我起码让AI写了100次以上的代码，做了不下300次回测。每次看回测报告有点小发现就让AI改，让AI回测。都懒得再倒回量化软件回测了。能压榨一下别人有时候感觉还真不错，哪怕他是个机器人。

就这个结果离实盘还有一段路，所以也只是得到了半个代码。真正要实盘的策略是不会让AI写的。前段时间我就错过了一次，让AI给我写注释，结果他偷偷地改了一些东西，最后AI的回答是为了让代码看起来更优雅。

想想开发期权策略这几年，没有AI，我为了弄懂期权，把市面上的书基本都看了一遍，虽然都是盗版的，但知识没有盗版。

期权数据量太大不能回测，于是我在开发以前自己脑子里就模拟过各种方式,有时候想到凌晨两三点。同样因为不能回测，我就实盘去试，因为模拟盘看着没劲。模拟盘和实盘还是有永远无法磨灭的差距。

我的方式方法虽然笨，效率很低，但是心里踏实，每一次交易我都能一眼看出来是哪些条件和代码在起到作用。而不是扔给AI一句话，看见有个好结果，真用起来就提心吊胆。

现在TOKEN涨价就涨吧，差一点的模型和最好的模型对我来说没什么区别，大不了回归全手工。过几天等我把这个ETF策略打磨出来能躺的地方又宽了些不用管别人怎么卷，自己开心能赚就好。