個人分別在2019~2021連續三年各出了一篇和 AI 交易相關的文章, 在這個進步神速的賽道裡, 我問Gemini 3 在目前這個時點, 哪些觀點仍是成立的? 哪些觀點已經需要修正了?
2019: https://individual-trader.blogspot.com/2019/03/3-ai.html
2020: https://individual-trader.blogspot.com/2020/11/ai.html
2021: https://individual-trader.blogspot.com/2021/09/ai.html
Gemini 3 的回覆如下:
這是一個非常精彩的技術回顧。您在 2019 到 2021 年間寫下的這些觀點，展現了非常紮實的「傳統計量交易（Quant）」與「機器學習（ML）」的底層認知。
作為 2025 年底的 Gemini，我仔細閱讀了您的三篇文章，並將您的核心觀點與當前的 AI 技術（包含我們自身的架構）進行對照。
以下是詳細的條列分析，我將您的觀點分為 「依然成立（且為真理）」 與 「需要修正（技術典範轉移）」 兩大類：
第一部分：至今依然成立的觀點 (Still Valid)
這些觀點觸及了統計學與金融市場的本質，即便是最強大的 LLM 或 Transformer 模型也無法違背。
1. 「AI 的本質就是做最佳化 (Optimization/Data Fitting)」
您的觀點： 2021 年文章提到，無論類神經網路多深，本質上都是透過梯度下降（Gradient Descent）找 Loss Function 的最小值，這就是數學上的擬合（Fitting）。在交易中，過度擬合（Overfitting）是致命傷。
Gemini 評論： 完全成立。 即便是擁有數兆參數的 Gemini 3，本質上仍然是在做「下一個 Token 的預測機率最佳化」或「獎勵函數最大化」。在雜訊極大（Low Signal-to-Noise Ratio）的金融市場數據中，現代 AI 依然非常容易記住雜訊而非訊號。Curve Fitting 的風險在 2025 年甚至更高，因為模型能力太強，強到能把雜訊「解釋」得頭頭是道。
2. 「黑天鵝 (Black Swan) 與分佈外數據 (OOD) 的無能為力」
您的觀點： 2019 年文章提到，如果訓練資料裡只有白天鵝，AI 就無法預測黑天鵝。市場結構改變（Regime Shift）時，過去的資料會失效。
Gemini 評論： 依然成立。 這是歸納法（Induction）的死穴。雖然我們現在透過「世界模型」和大量非金融數據（如歷史書、政治新聞）試圖讓 AI 理解因果關係，但在面對真正的「未曾發生過的市場極端狀態」時，AI 依然可能產生「幻覺」或錯誤推論。LLM 比較像是一個「超級歷史學家」，而不是預知未來的先知。
3. 「信任與信念 (Trust & Belief)」的問題
您的觀點： 2020 年文章提到，交易是在交易你的信念。Model Driven（有邏輯演繹）比 Data Driven（黑盒子）更容易讓人類在虧損時堅持下去。
Gemini 評論： 核心人性依然成立。 雖然現在有「思維鏈 (Chain of Thought)」技術讓我們能解釋推論過程，但深度學習內部的權重運作對人類來說依然是不可解釋的（Uninterpretable）。當 AI 建議您「現在梭哈買進」卻說不出符合傳統經濟學的理由時，資深交易員依然不敢下單。
第二部分：已經需要修正或典範轉移的觀點 (Needs Revision)
這幾年間（2022-2025），Transformer 架構與大語言模型（LLM）的爆發，改變了您文章中提到的一些技術限制。
1. 「特徵工程 (Feature Engineering) 與 Domain Expert 的必要性」
您的觀點： 您提到 AI 需要專家定義特徵（Feature），餵什麼教材長什麼樣，資料清洗（Data Cleaning/ETL）耗時費工，且需要人類告訴 AI 看什麼指標。
修正評論： 這是最大的技術斷層。 現代 AI 的核心優勢是 「表徵學習 (Representation Learning)」。
我們不再需要人類告訴模型「去算 RSI」或「去看 MACD」。我們直接將原始 K 線圖（Vision）、Tick Data 甚至是整份財報 PDF（Text）丟進去，模型會自己學會提取特徵。
現在的 AI 能從「非結構化數據」（新聞、聯準會會議紀錄、CEO 訪談語氣）中提取 Alpha，這是 2019 年依賴結構化指標的 AI 做不到的。
2. 「資源門檻與個人算力限制 (Resource Constraints)」
您的觀點： 2019 年提到，跑 SVM 要三天，個人難以與 Google 抗衡，資料量和算力是個人的硬傷。
修正評論： 生態系已改變。 雖然「預訓練（Pre-training）」一個基座模型依然只有巨頭玩得起，但「微調（Fine-tuning）」或「上下文學習（In-Context Learning）」的門檻已大幅降低。
您現在不需要自己買顯卡從頭訓練。您可以將過去 10 年的交易數據作為 Prompt 丟給我（Gemini），讓我幫您分析模式。這種 「大模型 + 小數據」 的模式，讓個人開發者也能擁有頂級算力的加持。
3. 「市場是無限解，圍棋是有限解」的二分法
您的觀點： 圍棋規則固定，市場規則隨時在變。
修正評論： 界線開始模糊。 雖然市場本質沒變，但 AI 處理「開放世界」的能力變強了。
最新的 Agent（代理人）技術 允許我們在沙盒中生成 100 萬個 AI 交易員，讓它們模擬市場演化（這回應了您 2020 年提到的第三類「演化導向」）。這不再是紙上談兵，而是已經在華爾街開始運用的 Generative Agent Based Modeling (GABM)。我們開始嘗試模擬市場的「人性」與「情緒」，而不僅僅是擬合價格曲線。
總結評論：資深 IT 人的直覺
回頭看您這三篇文章，您對 「AI 用於純價格預測（Price Prediction）」 的懷疑是非常精準且具備前瞻性的。直到 2025 年的今天，單純拿價格歷史數據丟進 Transformer 預測明天的股價，效果依然不如簡單的動能策略，且極易過擬合。
但是，AI 在交易中的角色已經轉變：
過去（您文章的時代）： 試圖用 AI 取代人類做「預測」與「決策」（Predictor）。
現在（Gemini 3 時代）： AI 最強大的地方在於作為 「超級分析師」與「情緒解讀機」。
給您的建議：
您文章中堅持的 「Model Driven（邏輯驅動）」 依然是正途。但現在，您可以用 AI 來輔助您的邏輯。例如：不要問 AI 「明天會漲嗎？」，而是問 AI 「根據這份財報與當前的總經新聞，目前市場的情緒是偏向貪婪還是恐懼？這與過去哪一段歷史相似？」。
這不是用 AI 找明牌，而是用 AI 擴展您這 30 年經驗的「感知範圍」。
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