最近算力飙升、推理モデルが各業界に浸透し始め、多くの職場が圧力に直面しています。量化取引の界隈もチャンスを嗅ぎつける一方、課題も抱えています——株式、先物、デジタル通貨などの市場には統一された取引基準がなく、たとえアルゴリズムが優れていても、算力が強力でも、この根本的な問題を克服するのは非常に難しいです。これにより、AIが量化に参入するハードルが直接高まっています。

ここで関わる核心的な問題は、大規模モデルが強化学習段階に入る本質は実は行動模倣にあるということです。しかし、模倣には参照物が必要です——明確な基準か、再現可能なサンプルです。この錨（いかり）がなければ、強化学習はまるで盲人が象を触るようなもので、方向性が全く見えません。幸い、多くの分野には既存の基準やサンプルがあります。言語モデルを例にとると、私たちは中国語の表現に関するさまざまなルールや可能性を定義でき、モデルに文脈の論理を理解させ、さらには個人特有の表現習慣まで学習させることが可能です。これが、大規模モデルが各業界で大きな潜在力を持つ理由です。

しかし、量化取引は異なります。この分野の問題は、根本的に汎用的なサンプルや基準が存在しないことにあります。そこで、非常に痛い質問を投げかける必要があります——大規模モデルは市場の動きを模倣すべきか、それとも特定のトレーダーを模倣すべきか？明らかに、市場の動き自体には基準がありません。歴史は完全に繰り返さず、未来にそのまま再現されることもありません。つまり、強化学習を通じて市場の動きをコピーしようとするのは本質的に行き詰まりです。これが、何人かが何本かの優良銘柄のK線チャートを大規模モデルに投げ込み、それに学習させて市場で自動的に類似の動きを識別・コピーさせようとする考え方が、最初から失敗に終わる理由です。