證券時報網
張達
2025-03-01 09:54
對2025年全球期貨市場來說，AI大模型已從技術工具演變為生態重構者，通過量子級算法迭代、多模態數據融合和動態風險建模，重塑了交易決策、市場流動性及風險管理三大核心場景的底層邏輯。這場由DeepSeek等AI大模型引領的智能革命，正在重新定義期貨市場的競爭規則與價值分配體系。
在交易決策方面，傳統期貨交易決策以人工經驗為核心，通過趨勢分析、技術指標和風險控制實現盈利，其效率與精度受限于人為因素和數據處理能力。在AI技術滲透的背景下，傳統模式正逐步向“人機協同”轉型。例如，結合訂單流分析或量化模型，提升決策的科學性。
同時，期貨市場參與主體的特征也發生了變化，AI工具的出現拉平了散戶和機構投資者在專業深度上的差距，散戶可以借助AI工具更好地理解期貨市場復雜的波動，提高散戶參與期貨市場的預測能力和盈利能力。
此外，要關注AI大模型在快速分析市場資訊并模擬市場策略的過程中，可能導致使用相似算法的決策者做出相同的決策，造成交易決策趨同性。AI驅動的趨同性既提升了市場效率，又放大了系統性風險中的集體誤判。未來，決策者需通過非公開產業調研數據等差異化數據源開發、對抗生成網絡模擬策略等異構算法創新，來平衡趨同性與市場彈性。
在市場流動性方面，2024年量化策略在高波動品種中的活躍度進一步提升，頂尖量化機構通過AI工具可以實現800納秒級訂單響應，推動量化交易在流動性中的占比持續擴大。借助AI工具優化算法交易，機構將一筆大的訂單在每毫秒內拆成數萬筆小訂單，導致市場原本的流動性特征被深度稀釋，加劇了期貨交易的微觀波動。這導致期貨市場的流動性不再像過去那樣平穩，充滿了不確定性和微小的波動，投資者需要借助AI工具分析市場流動性特征的新變化，輔助進行投資決策。
散戶和機構投資者在專業深度上的差距被拉平，會增加散戶在期貨市場的參與度，從而在市場流動性上貢獻增量。例如，在韓國的KOSPI200期權市場，一些散戶開始使用DeepSeek提供的人工智能插件來提升自己的交易能力，使用這些插件后，散戶群體在期權市場的流動性貢獻從12%升至27%。
在風險管理方面，AI通過統一數據底座，整合市場價格、成交量、宏觀經濟、新聞輿情等多維度信息，提高了動態風險識別的效率和精度。例如，異常交易的識別和管控不單單是異常指標的觸發，還需要結合標的量價和輿情等進行多維度判斷和管控，監管機構可以通過智能風控系統實時監控客戶的交易行為，提高異常交易的識別準確率，加快風險預警的響應速度，維護期貨市場的穩定性。
當AI工具將期貨市場推進到“毫秒級博弈、納米級訂單、量子級決策”的新紀元，行業參與者既需擁抱算法增強帶來的效率革命，也要警惕策略趨同等衍生風險。
未來的競爭優勢將屬于那些能有效整合多模態數據、開發異構算法、實現人機動態平衡的創新者。在這場沒有終點的智能進化競賽中，唯有持續突破認知邊界，方能在流動性量子化的市場汪洋中捕獲價值躍遷的浪花。（作者系創金合信基金管理有限公司交易部總監助理）
責任編輯：李國雷 主管：崔麗華
