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　　本报记者 吴晓璐

　　“您对T0算法（在有底仓的前提下
，日内进行低买高卖赚差价
、降低持仓成本的程序化交易策略）交易股票和ETF感兴趣吗？
”近日，某券商客户经理向《证券日报》记者表示 ，“账户内20个交易日日均资产达30万元就能开通量化AI工具”
，当投资者买入股票或ETF后，券商交易系统会自动高抛低吸 ，赚取差价。

　　当前
，A股正在进入人工智能体（AI Agent）时代 。算法交易、策略回测……这些过去专属于头部量化机构的“秘密武器 ”，如今正通过券商或技术服务商 ，被个人投资者运用
。这也被业界称为“量化平权
”，即个人投资者也能像专业机构一样使用量化工具进行投资决策
，缩小与机构的工具差距。

　　然而，当个人投资者（俗称“散户”）用上AI ，是否意味着其就能在变幻莫测的资本市场中与专业机构“平起平坐 ”？围绕这一问题
，《证券日报》记者近日对多家券商 、AI技术服务商及专业投资者进行了深入采访，探寻“量化平权”的真相 。

　　AI催生“量化平权
”？

　　面对5000多只股票要怎么选？选好之后什么时候买入
、什么时候卖出？如何克服贪婪与恐惧？这些基础问题直接关系着投资者的切身利益
。过去 ，量化投资机构依靠专业团队、高速算力和独家数据构建起极高的投资壁垒。而个人投资者往往只能凭借零散信息 、主观经验做出投资判断 。

　　“长期以来
，个人投资者在进行投资决策时通常面临三类痛点——信息过载难以筛选
、专业工具门槛高、交易容易受情绪影响
。”作为智能算法交易系统服务商，上海非凸智能科技有限公司首席运营官郑媛姿向《证券日报》记者表示 ，AI工具正被应用于这些场景
，从投研 、盯盘
、交易辅助、组合管理和投后复盘几个环节提供帮助，不仅能快速处理海量数据 ，还可以结合多维数据和风险指标
，帮助投资者更全面地理解标的 、行业和组合风险。

　　《证券日报》记者经调查了解，当前市场已经形成了一整套智能投研交易工具 ，可通过对话形式，为个人投资者提供帮助
，如AI资讯研报解析、AI盯盘
、AI诊股、智能选股和ETF等，这些工具把复杂的市场信息 、策略逻辑和风险提示 ，转化为通俗直观的内容
，用更清晰
、更可交互的方式呈现给投资者，大幅降低了个人投资的专业门槛 。

　　中金研究院执行总经理周子彭向《证券日报》记者表示 ，现在AI辅助投资工具大致可以分为三大类：一是信息处理类
，帮助投资者快速梳理研报、财报等海量信息；二是策略辅助类，机构提供量化选股 、因子筛选
、回测分析等标准化模块；三是决策辅助类 ，作为“智能代理 ”覆盖市场观察、风险评估 、情绪监控等全流程
，这类产品目前尚处于开发过程中
。

　　个人投资者可使用的AI投资服务大多从券商渠道获取。一方面，券商开发的智能服务平台将AI嵌入投资链条 ，通过对话识别投资者需求
，以此制定个性化资产配置方案，并提供持仓诊断
、智能盯盘、风险预警等服务 。例如 ，中信建投证券推出的人工智能策略投研平台“信谛听AI智数平台
”。“该平台将原本仅面向机构客户的策略回测 、市场趋势预警
、组合归因分析等功能向更多投资者开放
。投资者无需学习代码或专业术语，只需通过自然语言交互
，AI就能快速生成精准结果，让专业分析变成‘聊天式操作’。”中信建投证券相关负责人向《证券日报》记者介绍 。

　　另一方面 ，券商将AI算法融入交易系统
，提供算法交易、组合交易等进阶服务，帮助投资者提高交易效率
。例如 ，部分券商为高净值客户提供T0算法 、波段交易等服务
，但这类服务设置了资金门槛，个人投资者申请使用需要满足账户在一定时间内日均资产要求 ，大多从30万元到100万元不等。

　　而无论投资者选择哪类服务
，都需要注意AI只是辅助工具 。郑媛姿表示，AI可以提高效率 ，但不能消除市场风险
，可以辅助分析，但不能保证收益 ，最终仍应该由投资者结合自身风险承受能力审慎做出投资决策
。

　　AI实盘胜率并不稳定

　　《证券日报》记者在进一步深入了解后注意到，“量化平权 ”更像是个伪命题。目前券商开放的网格交易、智能下单
、简易量化策略、AI选股等服务
，均属于工具层面的算法普惠，是门槛下放 ，但是机构投资者与个人投资者在策略深度 、信息
、算力等方面的核心鸿沟在短期内无法填平 。

　　理想中的个人投资者与机构投资者真正“平权
”与现实差距还有很远
。格上基金研究员焦冰向《证券日报》记者表示
，机构投资者做量化不是靠单个模型或算法，而是依赖算力、数据源 、低延迟交易系统
、持续迭代的投研团队等一整套基础设施。机构策略和因子库每周都可能根据市场变化做迭代 ，而对个人投资者开放的AI工具
，底层模型更新节奏较慢，出于稳定和合规考虑 ，策略逻辑也高度标准化
，容易同质化 。因此，AI智能体让个人投资者获得了一定的辅助能力 ，但个人投资者与机构投资者在资源、系统 、抗风险能力上的系统性差距并没有实质缩小
。

　　即便如此
，个人投资者利用AI炒股的热情仍然高涨。《证券日报》记者在调查中注意到，有的投资者利用免费的数据接口 ，自己搭建了一套AI炒股分析工具，也有投资者使用通用大模型进行分析
，做出投资决策，更多的投资者则直接使用券商或第三方平台提供的AI工具 。

　　“去年开户券商的T0算法工具一推出 ，我毫不犹豫就申请了
，当时设想非常好，AI分析替我低买高卖 ，躺着就能赚钱。
”投资者李女士向《证券日报》记者表示
，她身边还有不少朋友都对AI量化工具感兴趣，今年以来参与尝试的人越来越多
。“不过 ，从胜率来看并不理想
，结果依然是有赚有赔，跟自己操作相差不大。”

　　从实盘数据来看 ，投资者使用AI工具并不能“躺平 ” 。就T0算法而言
，记者广泛采访了多位券商客户经理，综合结果为：使用“T0算法服务
”的客户 ，盈亏比例大致为7：3
。同时，不同券商的投资者盈利占比不同
，且收益分布极不均匀。

　　无论使用哪种工具，投资者都不能完全依赖AI 。创金合信基金首席经济学家魏凤春在接受《证券日报》记者采访时表示 ，AI可以提供一些通用的
、常识性的功能
，但更加精细的指标设定、个性化判断，仍需依靠使用者的经验阅历
。当使用者能力出众时 ，AI能起到锦上添花的作用；而如果使用者自身认知存在缺陷
，AI顺着使用者思路回应，也容易误导决策。

　　行业共识是 ，投资者需要对AI投资的现实局限性保持清醒认识 。“AI工具最大的价值不在于‘跑赢市场’
，而在于帮助投资者‘跑赢自己’，即减少情绪干扰 ，避免随意交易
，提升决策的一致性和纪律性
。”周子彭认为。

　　平衡创新与合规成市场焦点

　　随着技术发展，AI在投资领域的应用 ，正从单一的投研 、交易辅助工具，逐步向全流程组合管理
、投后服务延伸 。

　　郑媛姿表示
，未来，AI在投资领域的应用趋势是“大模型+策略模型+交易系统 ”的融合
。大语言模型负责理解和表达 ，策略模型负责数据处理和风险识别
，交易系统负责把能力落到稳定、可追踪的实际场景中。这类融合会让智能化工具从单点功能走向全流程陪伴，在投前分析 、盘中跟踪、交易辅助
、投后复盘和投资者教育等场景中发挥更大作用 。

　　“个人投资者需要的不是单一策略数据或单一AI问答。”在郑媛姿看来 ，做好这类服务
，关键是把专业能力做得稳定、完备且简单易用
。长期看，AI工具的价值不是推动用户更频繁地交易 ，而是形成投研 、交易
、风控和投后陪伴的完整生态闭环。

　　在这一链条中
，券商的角色正在发生根本性转变：从传统金融产品的“销售者
”，转变为AI工具的“赋能者” 。周子彭认为 ，AI工具的价值
，依赖数据质量和接口标准，券商可通过开放结构化数据接口、提供标准化回测环境 ，让投资者在规范透明的框架下评估策略
。同时，投资者教育需从“AI能做什么 ”转向“AI不能做什么
”
，并建立与之适配的风险揭示机制。

　　技术是一把双刃剑 。在AI加速渗透的同时，创新与合规的平衡也成为了市场关注的焦点
。

　　AI作为一种工具 ，本身是中性的。监管部门需要确保技术工具能够在公平 、透明
、有序的市场环境下得到正确使用
，同时有效防范新型风险对市场秩序和投资者权益的侵害 。

　　在交易层面，近年来 ，监管部门对程序化交易出台了一系列监管规则制度
，旨在维护市场秩序和公平，防范系统性风险 ，同时也防止程序化交易者凭借技术优势和信息不对称
，对中小投资者正常交易产生影响
。

　　但在AI深度融入投资全流程的趋势下，市场监管亟须精细化、系统化 ，以维护市场秩序
，保护投资者合法权益。例如，AI工具提供的建议导致投资损失时 ，如何确定工具提供方 、券商平台与投资者间的责任，这是保护投资者权益
、规范市场主体行为的基础性工作 。

　　对此
，周子彭认为，应加强对同质化风险的系统性监控 ，防止相似AI策略引发羊群效应和顺周期波动
。同时
，明确责任边界，厘清AI工具提供的建议导致投资损失时 ，工具提供方、券商平台与投资者的责任。此外
，完善数据合规框架，针对投资者交易行为数据的获取 、使用与留存作出更严格的制度安排 ，防止数据被不当使用 。

　　不可否认
，AI确实为投资者带来了一定程度上的“资源平权”和“交易平权 ”，但最终的投资决策只能由投资者做出。