AI驱动的交易策略使用数据驱动模型来识别难以用肉眼发现的机会。这些系统可以同时处理订单流、情绪、宏观数据和技术信号，然后输出简单决策：买入、卖出或旁观。
构建这样的策略从干净、结构良好的数据开始。特征工程——将原始价格和成交量转换为有意义的输入——通常比模型本身的选择更重要。具有良好特征的简单模型经常优于用噪音信号喂养的复杂架构。
稳健验证至关重要。训练-测试分割、前向分析和样本外评估帮助您区分真正的优势和过度拟合。始终假设模型过于乐观，直到它在实时或纸上交易条件下证明自己。
在生产中，AI工具应该增强而不是取代您的判断。使用它们来发现想法、量化风险和监控条件，同时保留人工监督以应对制度转变和位于历史训练数据之外的罕见事件。