作者: ChaimD

描述

✅ 第一性原理：Profit = (胜率 × 赔率 × 仓位) - 摩擦 既然胜率难以捉摸，我决定用 AI 解决最反人性、也最科学的变量 仓位管理 (Position Sizing)。 我设计的 AI Agent 不做“预言家”，而是做一个跨市场的“风控官”。 🧠 系统核心架构：双核驱动 (Dual-Core Engine) 这个系统利用 控制理论 (Control Theory) 中的“负反馈机制”，针对我的持仓进行动态调节： 1️⃣ 感知层 (Sensors)：AI 的宏观之眼 🌊 AI 像雷达一样，实时监控影响 A股 和 纳指 的不同因子： ✅ 针对纳指 (The Global Anchor): ✅ 10年期美债收益率： 全球资产定价之锚。一旦飙升，科技股估值承压。 ✅ VIX (恐慌指数)： 测量华尔街的恐惧程度。 ✅ 针对A股 (The Policy & Sentiment): ✅ 北向/南向资金流： 聪明的离岸资金在买什么 ✅ ERP (股权风险溢价)： A股现在到底便不便宜 ✅ NLP 情绪因子： 爬取政策新闻，分析是“宽信用”还是“紧货币”。 2️⃣ 决策层 (Controller)：动态相关性风控 🔗 AI 逻辑： 实时计算 Rolling Correlation (滚动相关性)。 这叫“反脆弱” (Antifragility)：活着，比赚钱更重要。 3️⃣ 执行层 (AI Agent)：理性的刹车片 🛑 对于纳指： 当估值过高（贪婪）时，AI 基于凯利公式计算，建议定投金额减半。 对于A股： 当市场极度恐慌但基本面（ERP）极好时，AI 提示“黄金坑”，利用蒙特卡洛模拟计算最优赔率，果断加大定投。 🤖 Roadmap (2026 实盘构建路线图) Phase 1: 数据清洗 ETL (美债、VIX、A股资金流) Phase 2: 开发“A股-美股”双轮驱动的动态平衡算法 Phase 3: Agent 自动化信号推送 (钉钉/微信) Phase 4: 实盘资金接入与回测验证 接下来的日子，我会把这个系统的架构代码、宏观因子库、以及针对 A股/纳指 的实盘策略，全部开源记录在这里。想看一个程序员如何用AI Agent对抗人性弱点，欢迎蹲个后续！ #个人投资者话题# #AI话题# #投资需谨慎话题# #ETF话题# #纳斯达克话题# #独立开发话题# #AI工具话题# #vibecoding大赏话题#

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来源: 小红书