“您對T0算法（在有底倉的前提下，日內進行低買高賣賺差價、降低持倉成本的程序化交易策略）交易股票和ETF感興趣嗎？”近日，某券商客戶經理向《證券日報》記者表示，“賬戶內20個交易日日均資產達30萬元就能開通量化AI工具”，當投資者買入股票或ETF后，券商交易系統會自動高拋低吸，賺取差價。

當前，A股正在進入人工智能體（AI　Agent）時代。算法交易、策略回測……這些過去專屬于頭部量化機構的“秘密武器”，如今正通過券商或技術服務商，被個人投資者運用。這也被業界稱為“量化平權”，即個人投資者也能像專業機構一樣使用量化工具進行投資決策，縮小與機構的工具差距。

然而，當個人投資者（俗稱“散戶”）用上AI，是否意味著其就能在變幻莫測的資本市場中與專業機構“平起平坐”？圍繞這一問題，《證券日報》記者近日對多家券商、AI技術服務商及專業投資者進行了深入采訪，探尋“量化平權”的真相。

AI催生“量化平權”？

面對5000多只股票要怎么選？選好之后什么時候買入、什么時候賣出？如何克服貪婪與恐懼？這些基礎問題直接關系著投資者的切身利益。過去，量化投資機構依靠專業團隊、高速算力和獨家數據構建起極高的投資壁壘。而個人投資者往往只能憑借零散信息、主觀經驗做出投資判斷。

“長期以來，個人投資者在進行投資決策時通常面臨三類痛點——信息過載難以篩選、專業工具門檻高、交易容易受情緒影響。”作為智能算法交易系統服務商，上海非凸智能科技有限公司首席運營官鄭媛姿向《證券日報》記者表示，AI工具正被應用于這些場景，從投研、盯盤、交易輔助、組合管理和投后復盤幾個環節提供幫助，不僅能快速處理海量數據，還可以結合多維數據和風險指標，幫助投資者更全面地理解標的、行業和組合風險。

《證券日報》記者經調查了解，當前市場已經形成了一整套智能投研交易工具，可通過對話形式，為個人投資者提供幫助，如AI資訊研報解析、AI盯盤、AI診股、智能選股和ETF等，這些工具把復雜的市場信息、策略邏輯和風險提示，轉化為通俗直觀的內容，用更清晰、更可交互的方式呈現給投資者，大幅降低了個人投資的專業門檻。

中金研究院執行總經理周子彭向《證券日報》記者表示，現在AI輔助投資工具大致可以分為三大類：一是信息處理類，幫助投資者快速梳理研報、財報等海量信息；二是策略輔助類，機構提供量化選股、因子篩選、回測分析等標準化模塊；三是決策輔助類，作為“智能代理”覆蓋市場觀察、風險評估、情緒監控等全流程，這類產品目前尚處于開發過程中。

個人投資者可使用的AI投資服務大多從券商渠道獲取。一方面，券商開發的智能服務平臺將AI嵌入投資鏈條，通過對話識別投資者需求，以此制定個性化資產配置方案，并提供持倉診斷、智能盯盤、風險預警等服務。例如，中信建投證券推出的人工智能策略投研平臺“信諦聽AI智數平臺”。“該平臺將原本僅面向機構客戶的策略回測、市場趨勢預警、組合歸因分析等功能向更多投資者開放。投資者無需學習代碼或專業術語，只需通過自然語言交互，AI就能快速生成精準結果，讓專業分析變成‘聊天式操作’。”中信建投證券相關負責人向《證券日報》記者介紹。

另一方面，券商將AI算法融入交易系統，提供算法交易、組合交易等進階服務，幫助投資者提高交易效率。例如，部分券商為高凈值客戶提供T0算法、波段交易等服務，但這類服務設置了資金門檻，個人投資者申請使用需要滿足賬戶在一定時間內日均資產要求，大多從30萬元到100萬元不等。

而無論投資者選擇哪類服務，都需要注意AI只是輔助工具。鄭媛姿表示，AI可以提高效率，但不能消除市場風險，可以輔助分析，但不能保證收益，最終仍應該由投資者結合自身風險承受能力審慎做出投資決策。

AI實盤勝率并不穩定

《證券日報》記者在進一步深入了解后注意到，“量化平權”更像是個偽命題。目前券商開放的網格交易、智能下單、簡易量化策略、AI選股等服務，均屬于工具層面的算法普惠，是門檻下放，但是機構投資者與個人投資者在策略深度、信息、算力等方面的核心鴻溝在短期內無法填平。

理想中的個人投資者與機構投資者真正“平權”與現實差距還有很遠。格上基金研究員焦冰向《證券日報》記者表示，機構投資者做量化不是靠單個模型或算法，而是依賴算力、數據源、低延遲交易系統、持續迭代的投研團隊等一整套基礎設施。機構策略和因子庫每周都可能根據市場變化做迭代，而對個人投資者開放的AI工具，底層模型更新節奏較慢，出于穩定和合規考慮，策略邏輯也高度標準化，容易同質化。因此，AI智能體讓個人投資者獲得了一定的輔助能力，但個人投資者與機構投資者在資源、系統、抗風險能力上的系統性差距并沒有實質縮小。

即便如此，個人投資者利用AI炒股的熱情仍然高漲。《證券日報》記者在調查中注意到，有的投資者利用免費的數據接口，自己搭建了一套AI炒股分析工具，也有投資者使用通用大模型進行分析，做出投資決策，更多的投資者則直接使用券商或第三方平臺提供的AI工具。

“去年開戶券商的T0算法工具一推出，我毫不猶豫就申請了，當時設想非常好，AI分析替我低買高賣，躺著就能賺錢。”投資者李女士向《證券日報》記者表示，她身邊還有不少朋友都對AI量化工具感興趣，今年以來參與嘗試的人越來越多。“不過，從勝率來看并不理想，結果依然是有賺有賠，跟自己操作相差不大。”

從實盤數據來看，投資者使用AI工具并不能“躺平”。就T0算法而言，記者廣泛采訪了多位券商客戶經理，綜合結果為：使用“T0算法服務”的客戶，盈虧比例大致為7：3。同時，不同券商的投資者盈利占比不同，且收益分布極不均勻。

無論使用哪種工具，投資者都不能完全依賴AI。創金合信基金首席經濟學家魏鳳春在接受《證券日報》記者采訪時表示，AI可以提供一些通用的、常識性的功能，但更加精細的指標設定、個性化判斷，仍需依靠使用者的經驗閱歷。當使用者能力出眾時，AI能起到錦上添花的作用；而如果使用者自身認知存在缺陷，AI順著使用者思路回應，也容易誤導決策。

行業共識是，投資者需要對AI投資的現實局限性保持清醒認識。“AI工具最大的價值不在于‘跑贏市場’，而在于幫助投資者‘跑贏自己’，即減少情緒干擾，避免隨意交易，提升決策的一致性和紀律性。”周子彭認為。

平衡創新與合規成市場焦點

隨著技術發展，AI在投資領域的應用，正從單一的投研、交易輔助工具，逐步向全流程組合管理、投后服務延伸。

鄭媛姿表示，未來，AI在投資領域的應用趨勢是“大模型+策略模型+交易系統”的融合。大語言模型負責理解和表達，策略模型負責數據處理和風險識別，交易系統負責把能力落到穩定、可追蹤的實際場景中。這類融合會讓智能化工具從單點功能走向全流程陪伴，在投前分析、盤中跟蹤、交易輔助、投后復盤和投資者教育等場景中發揮更大作用。

“個人投資者需要的不是單一策略數據或單一AI問答。”在鄭媛姿看來，做好這類服務，關鍵是把專業能力做得穩定、完備且簡單易用。長期看，AI工具的價值不是推動用戶更頻繁地交易，而是形成投研、交易、風控和投后陪伴的完整生態閉環。

在這一鏈條中，券商的角色正在發生根本性轉變：從傳統金融產品的“銷售者”，轉變為AI工具的“賦能者”。周子彭認為，AI工具的價值，依賴數據質量和接口標準，券商可通過開放結構化數據接口、提供標準化回測環境，讓投資者在規范透明的框架下評估策略。同時，投資者教育需從“AI能做什么”轉向“AI不能做什么”，并建立與之適配的風險揭示機制。

技術是一把雙刃劍。在AI加速滲透的同時，創新與合規的平衡也成為了市場關注的焦點。

AI作為一種工具，本身是中性的。監管部門需要確保技術工具能夠在公平、透明、有序的市場環境下得到正確使用，同時有效防范新型風險對市場秩序和投資者權益的侵害。

在交易層面，近年來，監管部門對程序化交易出臺了一系列監管規則制度，旨在維護市場秩序和公平，防范系統性風險，同時也防止程序化交易者憑借技術優勢和信息不對稱，對中小投資者正常交易產生影響。

但在AI深度融入投資全流程的趨勢下，市場監管亟須精細化、系統化，以維護市場秩序，保護投資者合法權益。例如，AI工具提供的建議導致投資損失時，如何確定工具提供方、券商平臺與投資者間的責任，這是保護投資者權益、規范市場主體行為的基礎性工作。

對此，周子彭認為，應加強對同質化風險的系統性監控，防止相似AI策略引發羊群效應和順周期波動。同時，明確責任邊界，厘清AI工具提供的建議導致投資損失時，工具提供方、券商平臺與投資者的責任。此外，完善數據合規框架，針對投資者交易行為數據的獲取、使用與留存作出更嚴格的制度安排，防止數據被不當使用。

不可否認，AI確實為投資者帶來了一定程度上的“資源平權”和“交易平權”，但最終的投資決策只能由投資者做出。