Recientemente, la potencia de cálculo se ha disparado y los modelos de inferencia han comenzado a penetrar en diversas industrias, y muchos empleos están bajo presión. El círculo de trading cuantitativo también ha detectado oportunidades, pero también ha enfrentado desafíos: las acciones, los futuros, las monedas digitales y otros mercados carecen de estándares de trading unificados; por muy potente que sea el algoritmo o la potencia de cálculo, es difícil superar este problema fundamental. Esto eleva directamente el umbral para que la IA entre en el juego cuantitativo.

Hay un problema fundamental: la esencia de que los grandes modelos entren en la etapa de aprendizaje por refuerzo es en realidad la imitación conductual. Pero la imitación necesita tener una referencia, ya sea un estándar claro o una muestra replicable. Sin este ancla, el aprendizaje por refuerzo es como un ciego tocando un elefante, y no hay ninguna dirección. Afortunadamente, existen estándares y muestras fácilmente disponibles en la mayoría de las zonas. Tomando como ejemplo los modelos de lenguaje, podemos definir diversas reglas y posibilidades de expresión china, de modo que el modelo pueda aprender a comprender la lógica contextual e incluso adquirir hábitos de expresión únicos. Por eso los modelos grandes tienen tanto potencial en diversos sectores.

Pero el trading cuantitativo es diferente. El problema en este ámbito es precisamente que simplemente no existe una muestra o estándar universal. En este momento, tenemos que hacernos una pregunta desgarradora: ¿Debería el modelo grande imitar al mercado o al trader? Obviamente, no existe un estándar para la tendencia del mercado en sí. La historia no se repetirá por completo, y mucho menos se desarrollará tal como se desarrolla en el futuro. Esto significa que intentar replicar las tendencias del mercado mediante el aprendizaje por refuerzo es, en esencia, un callejón sin salida. Esto también explica por qué alguien ingenuamente lanza el gráfico de velas de varias acciones alcistas en un modelo grande, esperando que aprenda este gráfico, y luego reconozca y reproduzca automáticamente tendencias similares en el mercado; esta idea está condenada al fracaso desde el principio.