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府庫第1195期原創內容
養龍蝦幫你賺錢,著實靠不住
最近找我聊天的人,十個有八個會聊到龍蝦。
不過問法跟我想的不太一樣,把我問的一愣一愣的,他們希望把自己工作上面遇到的事情,都讓龍蝦全包了。
到投資方面也有不少故事,網上的故事確實挺誘人。有人說自己的AI交易機器人一周賺了十幾萬美金,知乎有篇文章標題寫著"2萬變4000萬",還有人說龍蝦可以24小時盯盤、自動下單、完全不用管。
我在AI相關領域做了挺長時間了,說實話,龍蝦確實讓我眼前一亮——它是第一個真正能"動手"的AI,不再只是跟你聊天。但"眼前一亮"和"幫你賺錢"之間,差的不是一星半點。
龍蝦能操作你的電腦,但操作不等于賺錢
先用最白的話講清楚龍蝦是什么。
以前的AI只能跟你對話——你問它一個問題,它回答你,完事。龍蝦不一樣,它能直接操作你的電腦。你跟它說"幫我查一下滬深300最近一個月的走勢",它就自己打開瀏覽器、找到數據、整理好給你。
這確實是一個了不起的進步。
但龍蝦免費裝,用起來不免費。它每幫你干一件事,都要調用大模型的能力,調一次收一次錢——跟手機流量差不多,裝app不花錢,上網要花流量費。用得越勤,花得越多。
而且"養"一只龍蝦遠不是裝好就完事。你得教它、調它、盯著它會不會犯錯——就像帶一個什么都不懂但手特別快的新人,干活飛快,但你得一直在旁邊看著,不然他可能把重要文件都給你刪了。
能操作電腦,和能幫你在股市里賺錢,是完全不同的兩件事。
翻了一圈案例,賺到錢的另有其人
網上流傳的"龍蝦賺大錢"故事,我仔細看了看。
有bot據說交易了2萬多筆賺了65萬美元,還有一個說一周賺了11.5萬美金。知乎上"2萬變4000萬"的標題很吸引人,但點進去文章都打不開,大概率是營銷內容。
這些故事的問題在于:你只看到了贏的,沒看到輸的。
真實數據是另一幅畫面。
清華大學做了一項研究,讓目前最好的大語言模型直接做交易決策,結果收益率只有「2.5%」。同期經過專業回測驗證的AI交易系統,收益率是「36.94%」——差了十幾倍。差距不在AI本身,在于有沒有一套經過驗證的策略。2.5%意味著什么?還不如買一只寬基指數基金躺著不動。
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有機構追蹤了47個AI交易機器人,結果「65%虧損或者跑不贏最簡單的"買了不動"策略」。也就是說,你辛辛苦苦養了一只龍蝦幫你交易,大概率還不如啥也不干。
有程序員在博客上詳細記錄了14天模擬盤實測:23筆交易,總共賺了3.2%——聽著還行。但中間AI出了3次明顯錯誤:編造了不存在的市場數據、誤判了行情方向、給了明顯不合理的止損位。他核實了所以沒跟著做,但如果不核實直接執行,虧12%都有可能。
那誰真賺到了錢?
北京有個程序員幫人安裝龍蝦,一周接了30單,賺了1.5萬元。國外有人賣預裝好龍蝦的電腦,5000美元一臺,賣了360臺——光這一項就是180萬美元收入。
「真正賺到錢的,是幫別人裝龍蝦的人,不是用龍蝦投資的人。」
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這個規律一點都不新鮮。淘金熱里賺到錢的是賣鏟子的,AI熱里也一樣。
連漲跌幅數據都會出錯,何況投資決策
我自己也在用AI做投資相關的事。
上周上線的每日大類資產簡報——就是每篇文章底部那張20個資產漲跌幅的圖——就是通過AI完成的。整理數據、生成圖表、每天自動更新,效率確實高。
但這兩天我發現一個問題:有極個別資產的漲跌幅數據是錯的。
原因不復雜:不同國家的交易時間不同。A股下午3點收盤,港股4點,美股是凌晨,黃金幾乎24小時在交易——數據更新時間天然不同步。AI在某個時間點去取數據,取到的可能是"半成品",有的市場已經收盤確認了,有的還在交易中間。
這只是一個漲跌幅展示,都會出這種問題。如果讓它拿著這些數據去做投資決策呢?「地基都不穩,樓當然立不住。」
這還只是數據層面。更深的問題是AI會非常自信地說錯話——大語言模型有個毛病叫"幻覺",用很確定的語氣告訴你一個結論,但那個結論可能完全是錯的。聊天時說錯一句無所謂,投資里說錯一句就是真金白銀的虧損。前面那個14天實測里,3次錯誤AI都說得斬釘截鐵,如果不是程序員自己懂得核實,根本分辨不出來。
還有一個事大多數人不知道:龍蝦有一個技能市場,類似手機應用商店,你可以給它裝各種"技能"擴展能力。但這個商店高峰時「約20%的技能是惡意的」——有人打著"幫你炒股"的旗號做工具,實際上偷你的密碼和密鑰。甚至有人搞了一個叫$CLAWD的假代幣,炒到1600萬美元市值后暴跌90%。
龍蝦自己的家都還沒收拾干凈,讓它幫你管錢,實在太早了。
龍蝦是方向上的亮光,但大概率不是最后的答案
說了這么多"靠不住",但我的態度不是否定龍蝦。
恰恰相反——龍蝦的出現讓我挺興奮的。它就像去年的DeepSeek時刻,讓所有人看到一個真實的可能性:「AI不再只是聊天工具,它真的可以替你干活了。這個方向是對的。」
我自己日常就在用AI做各種事。它確實是一個非常好的搭檔——很多之前想做但做不了的事,現在可以完成了。不會的東西,它能幫我學、幫我補齊。每日簡報就是一個例子,雖然還有些小問題要修,但效率提升是實實在在的。
甚至我最近在搞一個好玩的:準備拿出一筆錢來,試試讓AI去做資產配置。計劃讓AI根據數據和規則建議配置方案,我按照這個配置去進行交易,這個過程本身就挺有研究價值的。
我因為每天都泡在AI相關的領域里面,反而更清楚現在AI的邊界在哪。就像前面說的,連一張漲跌幅圖的數據同步都有坑,要讓它真正參與投資決策,需要打非常深的地基——數據要準確、策略要經過驗證、風控要有硬規則,哪一步都不能含糊。
龍蝦現在做簡單任務沒問題,但投資這種需要判斷力、紀律和風險意識的事,它還差得遠。"養"的過程也比大多數人想象的難得多。
「未來一定會有更聰明、門檻更低、能力更強的"龍蝦們"出現。但那不是今天的龍蝦。」
工具越強,框架越值錢
那現階段,AI在投資上該怎么用?
「別讓它碰你的錢。」 不管誰說AI可以自動交易自動賺錢——現階段沒有任何一個AI工具達到了替你管錢的水平。交易賬戶的權限交給AI,就像把車鑰匙給一個剛學會認路但還不會剎車的人。
「讓它幫你做研究。」 AI真正擅長的是整理信息、掃描數據、發現異常——這些是"研究員"干的活。讓它幫你看看某只基金最近的持倉變化、幫你對比幾個指數的估值水平、幫你監控關注的資產有沒有異動。至于買不買、買多少、什么時候賣——這些決定得你自己做。
「花時間想清楚你的配置框架。」 這是我最想說的一點。比起養龍蝦,花同樣的時間想清楚"我的錢分幾份、每份扮演什么角色、什么情況下調整",這件事的回報高得多。AI做不了這個思考,但你想清楚了,它反而能幫你更高效地執行。
有一個清晰的配置框架,未來不管出現什么樣的AI工具,你都知道怎么用它、讓它做什么。沒有框架,工具越強,你反而越容易被帶偏。
龍蝦也好,未來更聰明的AI也好,都是工具。工具會一直迭代,但咱們對自己那筆錢的理解——分幾份、每份干什么、什么時候動——這個東西不會過時。
咱們把自己的事想清楚,未來有了更厲害的龍蝦,咱們也就更厲害嘍。
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