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、数字货币这些市场缺乏统一的交易标准，即便算法再牛逼、算力再强悍，也很难克服这个根本问题。这就直接拉高了AI入局量化的门槛。

这里涉及一个核心问题：大模型进入强化学习阶段的本质其实是行为模仿。但模仿需要有参照物——要么是一个明确的标准，要么是一个可复制的样本。没有这个锚点，强化学习就像瞎子摸象，根本没有方向。幸运的是，大多数领域都有现成的标准和样本。拿语言模型举例，我们可以定义汉语表达的各种规则和可能性，让模型学会理解上下文逻辑，甚至还能学到个人特有的表达习惯。这就是为什么大模型在各行业的潜力这么大。

但量化交易不一样。这个领域的问题恰恰在于根本没有通用的样本或标准。这时就得问一个扎心的问题：大模型是该去模仿市场行情呢，还是模仿某个交易者？显然，行情走势本身没有标准可言。历史不会完全重复，更不会在未来原样上演。这就意味着，试图通过强化学习去复制行情走势，本质上是条死路。这也解释了为什么有人天真地把几只牛股的K线图扔进大模型，指望它学会这个图形，然后在市场上自动识别并复制类似走势——这种思路从一开始就注定失败。