最近算力飙升，推理模型开始向各个行业渗透，不少工作岗位面临压力。量化交易圈也嗅到了机会，同时也面临挑战——股票、期货、数字货币這些市場缺乏統一的交易標準，即便算法再牛逼、算力再強悍，也很難克服這個根本問題。這就直接拉高了AI入局量化的門檻。

這裡涉及一個核心問題：大模型進入強化學習階段的本質其實是行為模仿。但模仿需要有參照物——要麼是一個明確的標準，要麼是一個可複製的樣本。沒有這個錨點，強化學習就像瞎子摸象，根本沒有方向。幸運的是，大多數領域都有現成的標準和樣本。拿語言模型舉例，我們可以定義漢語表達的各種規則和可能性，讓模型學會理解上下文邏輯，甚至還能學到個人特有的表達習慣。這就是為什麼大模型在各行業的潛力這麼大。

但量化交易不一樣。這個領域的問題恰恰在於根本沒有通用的樣本或標準。這時就得問一個扎心的問題：大模型是該去模仿市場行情呢，還是模仿某個交易者？顯然，行情走勢本身沒有標準可言。歷史不會完全重複，更不會在未來原樣上演。這就意味著，試圖通過強化學習去複製行情走勢，本質上是條死路。這也解釋了為什麼有人天真地把幾隻牛股的K線圖扔進大模型，指望它學會這個圖形，然後在市場上自動識別並複製類似走勢——這種思路從一開始就注定失敗。