AI大模型在金融预测中的困境：2025年A股牛市背后的技术挑战

2025年8月，A股市场持续展现强劲势头，多个主要指数在交易时段内接连创下多年来的新高记录。截至8月18日收盘，上证综合指数上涨0.85%，收报3728.03点，盘中最高攀升至3745.94点，刷新近十年峰值；深证成份指数增长1.73%，最高触及11919.57点，达到近两年高点；创业板指数大幅上扬2.84%；北证50指数暴涨6.79%，创出历史新高，科创50指数也录得2.14%的涨幅。当日A股市场总成交额高达2.81万亿元人民币，相比前一个交易日出现明显放量。

在市场情绪高涨的氛围中，一个关键问题逐渐浮现：在人工智能技术突飞猛进的当下，为何没有任何一个公开的大型模型能够提前预见如此显著的市场上涨行情？此外，既然牛市已经确立，这些大模型又是否能够预测本轮行情的持续时间和最终顶点？

大模型确实具备分析历史数据的能力，可以回溯几十年间的市场周期转换，识别出某些典型的衰退迹象，例如成交量的异常暴增、估值水平脱离基本面、以及关键技术指标出现背离等。然而，当涉及到对未来牛熊市的具体预测时，大模型的表现却往往不尽如人意。

互联网上时常出现售卖利用大模型进行股票交易或量化策略开发的教程，但即便学习者严格遵循其步骤操作，最终也难获得稳定盈利，这背后的原因究竟何在？

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金融领域大模型的发展历程始于2023年，那一年也被视为大模型技术的“奠基之年”。当时最具代表性的金融大模型当属彭博社推出的BloombergGPT。

BloombergGPT是彭博社依托其数十年积累的、高质量且完全专有的金融文本数据集开发而成的智能信息处理工具。这些数据涵盖了海量的金融新闻资讯、上市公司财务文件、专业市场分析报告，甚至包含了彭博终端用户间匿名化的交流信息。

这种独特且优质的数据资源，使得BloombergGPT在诞生初期就拥有对金融语境和术语的深刻理解力。它能够精确识别金融领域的专业词汇、理解各类实体之间的复杂关联，并对市场情绪做出比通用模型更为精准的判断。

它的核心功能是执行金融行业高度专有的任务：进行细致入微的情绪分析、从浩瀚的公告中准确提取关键命名实体、对新闻内容进行深度分类，以及实现对财务报表的智能问答。对于量化交易者来说，BloombergGPT所提供的每一个交易建议都具有极高的参考价值。

因此，BloombergGPT一经推出便成为行业标杆。

但它的缺点也同样突出：成本极其高昂、系统封闭，普通个人开发者和小型机构根本无法接入。其模型内部运作机制如同黑箱，用户只能被动接受输出结果，无法进行定制化修改或深入探究，这对于追求策略透明度和自主性的量化研究者而言构成了明显限制。

进入2024年，市场格局发生显著变化。随着技术快速迭代，大模型的上下文处理长度、生成内容的一致性以及逻辑推理能力均得到大幅提升。同时，各大互联网与科技巨头纷纷开源或发布了自身强大的基础模型，这极大降低了技术门槛，促使金融大模型开发进入百花齐放的阶段。

市场上涌现出大量或开源或商业化的大模型，它们能够生成代码、分析新闻、并进行市场预测。然而，一个普遍现象是，尽管模型在文本处理、代码生成等任务上能力增强，但在最核心的金融预测性能方面，其进步却微乎其微。

这种技术进步与实际金融应用效果之间的脱节，根源在于当时的大模型尚未真正理解金融数据的本质。金融市场数据具有典型的“低信噪比”特征。与语言或图像数据不同，金融价格序列中包含大量随机波动，即“噪声”，而能够预示未来方向的真实“信号”却极其微弱。大模型虽擅长发现模式，但在这种环境下，极易将噪声误判为信号，导致“过拟合”。换言之，模型在历史数据上似乎找到了规律，但在真实未来预测中却迅速失效。

时间推进到2025年，随着具备高级推理和工具调用能力的“AI智能体”技术走向成熟，金融预测探索进入了新阶段。开发者们不再执着于训练单一的、端到端的预测模型，而是转向构建由智能体驱动的自动化分析工作流。这种模式更受青睐，因为它模拟了人类专家的工作方式：分解问题、搜集信息、分析推理、最终得出结论。

在这种新范式下，类似n8n这样的无代码工作流自动化平台成为核心工具。开发者可以设计复杂的金融分析流程，并由AI智能体自动执行。

这种基于智能体和工作流的方法，相比于早期的单一模型，优势在于开发者能够清晰查看每一步的输入和输出，便于调试和优化。然而，它依然未能解决金融预测的根本性难题，反而以新形式暴露了问题。

由于需要多步调用，整个工作流的响应时间较大模型直接推理更慢，即便完全自动化，执行完毕也需要秒级甚至分钟级时间。在这段时间内，专业的量化对冲基金早已利用更底层的技术，完成了对初始新闻事件的纳秒级反应。智能体得出的结论，在诞生那一刻就可能已经过时。此时，其答案的正确性已不再关键。

正是由于清醒认识到这些根本性难题，到2025年，业界焦点已从不切实际的“市场预测”，全面转向更务实的“工作流增强”。大模型不再被视为能够预测未来的“水晶球”，而是被定位为赋能专业人士的“超级工具”或“插件”。这类工具不再试图给出买卖建议，而是深度集成到研究员的工作流程中，帮助他们更快处理数据、生成代码、验证想法、撰写报告，将人类从重复性劳动中解放，专注于更高层次的策略创新和逻辑思考。

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2025年8月，清华大学研究团队在GitHub上发布了一个名为Kronos的开源项目，其目标是利用时间序列大模型来预测金融市场的K线走势。从项目介绍看，这是一个典型的试图利用大模型直接在金融市场中寻找盈利机会的尝试。

该项目的逻辑简单直接：既然大模型能够在语言、图像等领域通过学习海量数据发现复杂模式，那么它也应该有能力从充满噪声的历史价格数据中，找到预示未来涨跌的规律。

Kronos所采用的时间序列模型，是一种专门用于处理和分析按时间顺序排列的数据点的架构，其设计目标就是捕捉数据在时间维度上的依赖关系和潜在趋势。具体到金融领域，模型将K线图中的开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等一系列数据点作为输入，期望输出对未来价格走势的概率性预测。

进一步探究该项目的issue区可以发现，使用者普遍对其分析K线得出的结果表示不满意。这引出了一个更深层次的矛盾：Kronos模型明明是基于历史K线数据训练的，为何其预测结果却无法让使用者信服，甚至被认为是无效的？

在GitHub上，这类开源的大模型金融工具并不少见，但事实上，很少有程序员能通过这些工具赚到钱。

答案并非隐藏于技术细节，而是根植于金融市场一个最基本、也是最残酷的运行法则——策略的“Alpha衰减”。

要理解这个法则，首先需明白什么是“Alpha”。在投资领域，Alpha是一个核心概念，指的是投资组合相对于市场基准（如沪深300指数）所获得的超额回报。

如果一个投资策略在扣除所有风险因素后，长期稳定跑赢市场平均水平，那么该策略就拥有正的Alpha。寻找Alpha，是所有主动型投资管理者的终极目标。而所谓的“Alpha因子”，就是那些被认为能够预测未来资产价格走势，从而带来超额收益的信号或变量。

这些因子多种多样，例如公司的市盈率（价值因子），或股票过去一段时间的涨幅（动量因子）。量化交易的本质，就是通过数据分析和统计建模，发现并利用这些有效的Alpha因子构建交易策略。

一个有效的策略之所以能赚钱，是因为它发现并利用了一个暂时未被大多数市场参与者察觉或利用的市场无效性或某种规律。然而，金融市场是一个复杂的适应性系统。这意味着，任何能够稳定盈利的模式，一旦被发现和传播，就会被迅速套利，直到其盈利空间完全消失。这就是“Alpha衰减”的核心逻辑。

举例来说，一个策略发现每当某类特定公告发布后，相关公司股价在接下来一小时内大概率上涨3%。最初，只有发现该规律的交易者能利用它获利。他可在公告发布后立即买入，一小时后卖出，稳定赚取差价。

但这种交易行为本身会在市场留下痕迹。其他敏锐交易者会观察到异动，并开始研究背后原因。很快，第二个、第三个乃至成百上千个交易者都会发现该规律。当所有人都知晓后，竞争就会异常激烈。人们不再等到公告发布后才行动，而是试图提前预测公告内容，或在公告发布后的瞬间以更快速度下单。

买盘的瞬间涌入会立刻推高股价，可能在几秒钟内就将3%的潜在涨幅完全抹平。最终，这个曾经有效的规律，其预测能力会因为过度拥挤的交易而趋近于零。该规律的Alpha就此彻底衰减。

市场的这种“学习”能力，是所有公开策略的天敌。

像Kronos这样的模型，试图从公开的K线数据中学习价格运动模式。K线数据是市场上最公开、最易获取的数据，全球数以百万计的交易者和研究员已用各种可能方法对其进行了长达一世纪的分析。其中任何简单、稳定的线性或非线性模式，都早已被发现和利用，其对应的Alpha也早已衰减殆尽。

大模型虽拥有强大的非线性拟合能力，但它学习的原材料是已被过度挖掘的公开数据。因此，它很可能只是找到了数据中一些看似存在、实则由随机性导致的虚假关联（即过拟合），或是一些极其微弱、生命周期极短的真实模式。

当用户试图用该模型预测未来市场时，这些虚假关联自然会失效，而那些微弱的真实模式，也可能因市场的学习效应而在模型发布后的几天甚至几小时内消失。

基于大模型的策略，尤其是那些依赖对特定数据（无论是K线、新闻还是财报）解读方式的策略，极易受到Alpha衰减的影响。因为一旦其核心逻辑或模型结构被公开，任何人都可利用强大算力和现成AI框架，在极短时间内复制、验证并执行该策略。这使得此类策略的生命周期被极大缩短。

这也解释了为何BloombergGPT这类产品曾能成功，因为它们并不直接提供“必胜策略”，而是提供更高质量、更及时的专有数据处理服务。机构投资者利用这些处理后的数据，结合自己独有的、保密的策略逻辑，去寻找属于自己的、尚未衰减的Alpha。

因此，程序员群体中很少有人能通过开源的金融大模型工具赚到钱，并非因为技术不够先进，而是因为他们试图解决的问题触及了金融市场最核心的规律。在一个高效的、信息快速流通的市场中，任何公开的、易于复制的工具或策略，都无法成为持续获取超额收益的钥匙。真正的Alpha，往往隐藏于独有的数据、深刻的行业认知、创新的策略逻辑以及对市场结构的深刻理解之中，而这些，恰恰无法通过一个开源模型直接获得。

所以说当你在网上看到那些教你用大模型打造金融工具的视频或文章，一个也别轻信，他们往往只是依靠售卖课程盈利。