AI 輔助投資 · 模擬交易

AI 輔助投資實驗室：六角色 Paper Desk 如何幫助檢查交易想法

六個 AI 角色輪流討論一筆交易，聽起來像一個小型投資團隊。但角色數量不會令資料變準，也不會自動控制虧損。這個 Paper Desk 的真正用途，是把研究假設、反對理由、風險上限和結果記錄放在同一張桌上，先在模擬環境檢查流程。

先看重點

AI 可以整理候選標的和新聞線索；價格、事件、財報和來源仍須由人核對。
六角色分工是一種審核流程，不是六個互相獨立的預測模型，也不代表六重安全保障。
Alpaca Paper 是模擬環境，模擬成交和實盤成交可能不同；Paper 的結果不能當成未來收益證據。
實驗先設定只輸出想法，再測試模擬單；任何真實資金決定都須另作風險評估。

這個實驗在做甚麼？

一航在短片展示一個 Grok AI 交易團隊的分工，並於Substack Paper Desk 筆記列出概念設定：Scanner、News、Entry/Exit、Risk、Skeptic 和 Desk Lead 依次檢查同一個想法。筆記描述的是美股只做多、只接 Alpaca 模擬盤的實驗設計。本文整理其讀者可用的思考方法；未獨立審核該筆記所述程式是否已按設定運作，也不提供代客交易服務。

六個名稱的價值在於讓每一輪都回答不同問題。Scanner 提出候選標的；News 核對事件與時間；Entry/Exit 寫下假設的入場、失效及退出條件；Risk 計算可能損失和持倉集中度；Skeptic 尋找資料缺口及反例；Desk Lead 決定是「繼續觀察」、「拒絕」還是「留待模擬」。同一個模型扮演不同角色時，仍可能共享相同盲點，因此反方角色必須引用可檢查的證據。

一筆想法怎樣走完六道檢查？

先定義問題：候選標的、觀察期限、資金用途及不交易的條件是甚麼？可先用三桶資金框架把生活備用金與實驗資金分開。
核對事實：新聞標題要回到公司公告、監管文件或交易所資料；記下發布時間。資料過期或來源不明，結果應是 WAIT。
寫明風險：用假設買入價、失效價及股數計算可能損失，並檢查既有持倉的集中風險。百分比上限只是這個實驗的設定，不是普遍安全線。
加入反證：找出會令假設失效的事件、流動性問題和報價差的成本概念；不能只列支持買入的理由。
記錄決定：保存當時所見資料、被拒絕的原因、模擬單及後續結果。若紀錄只留下成功案例，回顧會失真。

筆記中的風險上限怎樣理解？

Substack 筆記把「單筆風險不超過模擬帳戶淨值的 0.5%」、「單一標的不超過 10%」、「不加碼攤平」寫作程式硬限制。這些是作者選擇的實驗參數，不能保證實際損失不超標：跳空、流動性不足、錯誤資料、程式故障或市場暫停都會令真實結果偏離假設。即使在模擬盤，也應檢查程式的日誌、輸入資料和拒單邏輯，而不是只看收益曲線。

只作算術示例

假設模擬帳戶淨值為 US$20,000，0.5% 等於 US$100；10% 的單一標的名義上限是 US$2,000。前者是預設的單筆風險預算，後者是持倉規模上限，兩者不是同一件事。US$100 也不是最壞情況的保證損失額。

Paper Trading 有甚麼看不到？

Alpaca 官方說明，Paper 透過模擬成交測試程式，但不能完整反映訂單的市場衝擊、延遲造成的滑價、排隊位置、部分費用和股息等。Paper 專用帳戶使用與 Live 不同的金鑰和 API 網址。按照官方文件，模擬交易網址是 paper-api.alpaca.markets；僅看介面標示不足以證明程式沒有接入實盤，須檢查實際執行環境及憑證。Alpaca 的 Paper Trading 文件和認證文件列出這些差異。

筆記建議第一週只產生 IDEA，之後才考慮模擬下單，並至少累積一段可回看的模擬紀錄。這是減少操作錯誤的安排，不能把一個月的模擬結果當成實盤驗證。若付費使用 AI API，費用亦會隨模型、輸入量和當時價格變動；本文不沿用筆記的每月成本估算，使用前請查供應商最新帳單和限額。

人仍要負責的三件事

查原始來源：AI 摘要可能漏掉時間、條件和反面資料。美國 SEC 的投資者提示也提醒，不應單憑 AI 生成內容作投資決定。
定義資金邊界：模擬盤、長期投資資金和生活現金應分開；可用現金流檢查表先整理生活需要。
審核退出條件：若系統無法說明為何買、何時承認假設失效、遇錯如何停機，最好的輸出就是不交易。

「AI 輔助投資」在本站指協助研究、質疑和記錄的工具。它不能承諾回報，亦不替讀者承擔交易責任。若有人宣稱 AI 系統可以穩賺或低風險獲得高回報，先閱讀SEC／FINRA／NASAA 聯合投資者提示。