01｜AI 量化研究的证据边界与责任分工

袁从德

你好，我是袁从德。
在开篇词，我们已经划定了本课程最重要的边界：AI 可以帮助研究交易系统，但不能替任何人承担交易风险。本讲继续向前推进一步，讨论一个更容易被忽视的问题：
当 Codex 能写策略、LLM 能解释结论、回测能画出收益曲线时，它们究竟是在证明什么？
很多人第一次把大语言模型接进量化研究流程时，会被一种“完整感”迷惑：系统能读行情、写策略、生成信号、画图表，还能用自然语言解释结论。界面上什么都有了，人也就容易误以为研究已经完成。但交易研究不是看结果像不像答案，而是看它能不能被复查、被否定、被暂停：输入从哪里来，经过了什么处理，留下了什么记录，最后由谁决定继续或停止。
本讲是专栏的方法入口。我们先不展开回测、风控、评测或自动化，而是建立后面反复使用的共同语言：任何一个看似专业的 AI 交易结论，都必须能拆回“事实、解释、检验、决定”四层；拆不回去，就不能进入下一阶段。
1. 从专业化输出看见证据缺口这一节先不急着定义工具，也不急着进入代码。我们从一段看似完整的交易信号开始。输出越像专业结论，越容易遮住它背后缺失的证据。
1.1 一段容易误判的交易信号要分清“谁在证明什么”，不宜先从工具清单讲起，而应先看一个容易误判的输出。只有当一个结果足够像专业建议时，责任边界的问题才会真正暴露出来。

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