发布 2026-10-14 · 更新 2026-10-25

AI 量化规范：六条

负责任 AI 量化的六条规范。其中五条的出处在本站之外 —— 监管风险提示、学术研究与平台文档。可自由使用、引用、批评。

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为什么要有规范

「AI 量化」是一个被重度滥用的中性技术词。结果是：真做法和假做法共用一个名字。 规范的作用就是把它们分开 —— 不靠观点，靠任何人都能检查的标准。

这六条可以自由使用、引用、批评。 它们的用途是一把公开的尺子。

一个是流程，一个是结论。 没有流程的结论，无法被检查、复现或改进。如果一个说法以结论的形式到来、背后却没有流程，那它不是 AI 量化。

不给数据窗口和参数，就不可信。 如果你不能重新跑一遍得到同样的输出，你面对的不是结果 —— 是一张截图。

篡改回测是有记录的骗局手法：卖的软件附一条“回测曲线”，曲线是事后编辑过的。

很多看起来很厉害的大模型回测之所以厉害，是因为模型的训练数据里已经包含了未来。一个经得起推敲的方法会说清它怎么处理：

否则，那个数字是测试的产物，不是市场的结果。

承诺收益正是骗局的定性依据。 监管定性针对的是行为 —— 不是技术，也不是词。描述一个方法怎么工作，是科普；承诺它能赚多少，是另一回事。

数字由确定性代码产生 —— 大模型负责解释它们。 大模型的算术不可靠。一个让语言模型既算数又下结论的系统，没有纠错层。可靠的模式是反过来：代码产生数字，模型写句子。

没有代价的结论，也就没有说对的理由。 利益对齐是唯一可靠的筛子。找押注的资金、公开的方法，或可审计的记录 —— 任何让“说错”对说话者有代价的东西。

它们是一份检查表，不是一个品牌。把它们用在任何关于 AI 量化的说法上 —— 包括我们的。

条	出处	这个出处实际给了你什么
二	深圳证监局风险提示（2026-06-11）	一个有记录的案例：卖软件并附赠荐股，「回测曲线」是事后编辑出来伪造盈利的
三	arXiv 2607.15414	用模拟回测评估五个大模型 —— 它报告的失败模式，正是严格回测规范要拦下的东西
四	江苏证监局风险提示（2026-01-30）	点名虚假炒股软件、以「AI 炒股」名义开展非法金融活动
五	arXiv 2607.15414 · arXiv 2410.05229	数值幻觉是大模型持续存在的失败模式；大模型的数学推理被证明不可靠
六	Numerai 文档	押注 —— 预测由代币背书，错了就被销毁

第 1 条是定义而非引用：它由这个词本身的含义得出。哪一条靠的是我们自己的推理而不是出处，这里就写明哪一条 —— 没有把不是引用的东西写成引用。