在全球范围内，量化基金规模已逾万亿美元，华尔街精英群体更是宣称 AI 选股能力远超人类。
历史虽不会简单重复，却有着惊人的相似韵律，这是量化交易者所秉持的信条。他们利用过去二三十年甚至长达五十年的数据来训练模型，从纳斯达克的暴跌行情到比特币的疯狂上涨，乃至世界杯的比分数据，都被纳入因子考量范畴。
欧洲某对冲基金曾高调宣称，其模型在 2008 年金融危机期间精准逃顶，但在 2020 年 3 月的史诗级市场熔断事件中却惨遭爆仓。所谓的历史规律，不过是数据噪声堆砌而成的虚假幻象。
知名数据科学家纳西姆・尼古拉斯・塔勒布曾严厉批判道：若仅依赖历史数据来获取收益，本质上是在赌明天的市场走势与昨天相同。
当模型过度拟合历史数据走势时，就如同一名作弊的学生，将答案熟记于心，却从未真正掌握解题的方法。
高频交易背后的隐匿风险
2019 年，某量化巨头因 AI 幻觉，在短短五分钟内疯狂抛售价值 20 亿美元的国债，引发市场剧烈动荡。事后调查发现，其模型竟将算法故障错误地判断为市场流动性枯竭。
当机器陷入自我催眠状态，人类甚至连纠错的机会都难以寻觅。
高频交易本质上是一场猎杀与反猎杀的博弈，但 AI 幻觉却让猎手沦为猎物。
它会将大额挂单误判为机构看多市场的信号，却未曾意识到这可能是券商做市商的虚假操作；
它会在毫秒级时间内执行反向操作，最终反而成为庄家收割利润的垫脚石。
更具讽刺意味的是，交易所服务器延迟、滑点成本等现实世界中的诸多因素，在那些看似完美的数学模型中却根本不存在。
风险模型的虚假外衣
2008 年雷曼兄弟破产之际，顶级投行的风险模型集体失灵。它们基于正态分布假设市场波动情况，却忽略了极端事件才是金融历史的主旋律。
如今，AI 幻觉更是让这种傲慢态度变本加厉。
某量化基金运用深度学习算法预测市场波动率，却在俄乌冲突爆发后连续三天输出 0% 的风险评估结果；
另一家机构依赖舆情分析做空特斯拉，最终却被马斯克的一条推特逼迫平仓。
麻省理工学院教授安德鲁・卢普顿警告称：若你的模型未曾经历过战争、瘟疫和大萧条等极端事件，那么它注定会在危机时刻成为逃兵。
2022 年，某 AI 选股模型重仓一家生物制药公司，其依据竟是该公司宣布研发新冠口服药。然而，投资者却发现该公司财报中显示临床试验失败以及 CEO 辞职等负面信息 —— AI 将负面新闻中的 “新冠” 关键词错误地视为救命稻草。
这种语义幻觉在财经领域屡见不鲜。
“削减成本” 真的是 “效率提升” 吗？未必，这很可能是产品线即将崩盘的前兆；
“与政府合作” 真的是 “政策红利” 吗？未必，这很可能是行业即将面临整顿的信号。
当 AI 以词频统计来取代人类对商业逻辑的理解时，投资者的资金便成为了牺牲品。
如何有效消除 AI 幻觉？
答案隐藏在人类的贪婪本性之中。
量化交易者试图借助算法摆脱人性弱点，但 AI 幻觉恰恰是人性的映射。
过度自信的模型，反映出人类对完美预测的病态痴迷；
追求高频交易的快感，暴露出资本嗜血的原始本能。
真正的解决之道并非依赖更复杂的算法，而是要正视以下三个残酷的事实：
接受不确定性，金融市场不存在能够精准预测的 “水晶球”，任何模型都有失效的可能；
拥抱人工干预，将 AI 作为辅助工具，而非全知全能的上帝；
敬畏人性的黑暗面，需牢记，制造 AI 幻觉的正是那些企图从中谋取利益的人类。
在量化交易这股狂热浪潮之中，我们目睹了一场荒诞的技术崇拜现象。
人们更愿意相信一个黑箱模型的输出结果，却不愿承认自己对市场的无知。但历史已经证明，没有任何算法能够逃脱贪婪与恐惧的周期性规律。
当下次你看到某只所谓的 AI 神股连续涨停时，请务必牢记：
它可能只是在进行随机漫步，而你，或许正站在被收割的投资者群体顶端。
