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　　本报记者 吴晓璐

　　“您对T0算法（在有底仓的前提下，日内进行低买高卖赚差价 、降低持仓成本的程序化交易策略）交易股票和ETF感兴趣吗？”近日 ，某券商客户经理向《证券日报》记者表示
，“账户内20个交易日日均资产达30万元就能开通量化AI工具 ”，当投资者买入股票或ETF后 ，券商交易系统会自动高抛低吸
，赚取差价 。

　　当前，A股正在进入人工智能体（AI Agent）时代
。算法交易
、策略回测……这些过去专属于头部量化机构的“秘密武器 ” ，如今正通过券商或技术服务商，被个人投资者运用。这也被业界称为“量化平权”
，即个人投资者也能像专业机构一样使用量化工具进行投资决策，缩小与机构的工具差距 。

　　然而 ，当个人投资者（俗称“散户
”）用上AI
，是否意味着其就能在变幻莫测的资本市场中与专业机构“平起平坐”？围绕这一问题，《证券日报》记者近日对多家券商、AI技术服务商及专业投资者进行了深入采访 ，探寻“量化平权 ”的真相
。

　　AI催生“量化平权
”？

　　面对5000多只股票要怎么选？选好之后什么时候买入 、什么时候卖出？如何克服贪婪与恐惧？这些基础问题直接关系着投资者的切身利益。过去
，量化投资机构依靠专业团队
、高速算力和独家数据构建起极高的投资壁垒 。而个人投资者往往只能凭借零散信息、主观经验做出投资判断
。

　　“长期以来，个人投资者在进行投资决策时通常面临三类痛点——信息过载难以筛选 、专业工具门槛高
、交易容易受情绪影响。”作为智能算法交易系统服务商 ，上海非凸智能科技有限公司首席运营官郑媛姿向《证券日报》记者表示
，AI工具正被应用于这些场景，从投研、盯盘 、交易辅助
、组合管理和投后复盘几个环节提供帮助 ，不仅能快速处理海量数据
，还可以结合多维数据和风险指标，帮助投资者更全面地理解标的、行业和组合风险 。

　　《证券日报》记者经调查了解 ，当前市场已经形成了一整套智能投研交易工具，可通过对话形式
，为个人投资者提供帮助，如AI资讯研报解析 、AI盯盘、AI诊股
、智能选股和ETF等 ，这些工具把复杂的市场信息、策略逻辑和风险提示
，转化为通俗直观的内容，用更清晰 、更可交互的方式呈现给投资者 ，大幅降低了个人投资的专业门槛
。

　　中金研究院执行总经理周子彭向《证券日报》记者表示
，现在AI辅助投资工具大致可以分为三大类：一是信息处理类，帮助投资者快速梳理研报
、财报等海量信息；二是策略辅助类 ，机构提供量化选股、因子筛选 、回测分析等标准化模块；三是决策辅助类
，作为“智能代理 ”覆盖市场观察
、风险评估、情绪监控等全流程，这类产品目前尚处于开发过程中。

　　个人投资者可使用的AI投资服务大多从券商渠道获取 。一方面 ，券商开发的智能服务平台将AI嵌入投资链条
，通过对话识别投资者需求，以此制定个性化资产配置方案 ，并提供持仓诊断 、智能盯盘
、风险预警等服务。例如，中信建投证券推出的人工智能策略投研平台“信谛听AI智数平台
”
。“该平台将原本仅面向机构客户的策略回测、市场趋势预警 、组合归因分析等功能向更多投资者开放。投资者无需学习代码或专业术语
，只需通过自然语言交互，AI就能快速生成精准结果 ，让专业分析变成‘聊天式操作’ 。”中信建投证券相关负责人向《证券日报》记者介绍
。

　　另一方面
，券商将AI算法融入交易系统，提供算法交易
、组合交易等进阶服务 ，帮助投资者提高交易效率。例如
，部分券商为高净值客户提供T0算法、波段交易等服务，但这类服务设置了资金门槛 ，个人投资者申请使用需要满足账户在一定时间内日均资产要求
，大多从30万元到100万元不等 。

　　而无论投资者选择哪类服务，都需要注意AI只是辅助工具
。郑媛姿表示 ，AI可以提高效率
，但不能消除市场风险，可以辅助分析 ，但不能保证收益，最终仍应该由投资者结合自身风险承受能力审慎做出投资决策。

　　AI实盘胜率并不稳定

　　《证券日报》记者在进一步深入了解后注意到
，“量化平权 ”更像是个伪命题 。目前券商开放的网格交易 、智能下单、简易量化策略
、AI选股等服务，均属于工具层面的算法普惠 ，是门槛下放
，但是机构投资者与个人投资者在策略深度、信息 、算力等方面的核心鸿沟在短期内无法填平
。

　　理想中的个人投资者与机构投资者真正“平权
”与现实差距还有很远。格上基金研究员焦冰向《证券日报》记者表示，机构投资者做量化不是靠单个模型或算法 ，而是依赖算力
、数据源、低延迟交易系统 、持续迭代的投研团队等一整套基础设施 。机构策略和因子库每周都可能根据市场变化做迭代
，而对个人投资者开放的AI工具，底层模型更新节奏较慢 ，出于稳定和合规考虑
，策略逻辑也高度标准化，容易同质化
。因此 ，AI智能体让个人投资者获得了一定的辅助能力
，但个人投资者与机构投资者在资源
、系统、抗风险能力上的系统性差距并没有实质缩小。

　　即便如此，个人投资者利用AI炒股的热情仍然高涨 。《证券日报》记者在调查中注意到 ，有的投资者利用免费的数据接口，自己搭建了一套AI炒股分析工具
，也有投资者使用通用大模型进行分析，做出投资决策 ，更多的投资者则直接使用券商或第三方平台提供的AI工具。

　　“去年开户券商的T0算法工具一推出
，我毫不犹豫就申请了，当时设想非常好 ，AI分析替我低买高卖
，躺着就能赚钱
。”投资者李女士向《证券日报》记者表示，她身边还有不少朋友都对AI量化工具感兴趣 ，今年以来参与尝试的人越来越多。“不过
，从胜率来看并不理想，结果依然是有赚有赔 ，跟自己操作相差不大 。 ”

　　从实盘数据来看
，投资者使用AI工具并不能“躺平
”
。就T0算法而言，记者广泛采访了多位券商客户经理 ，综合结果为：使用“T0算法服务”的客户，盈亏比例大致为7：3。同时
，不同券商的投资者盈利占比不同，且收益分布极不均匀 。

　　无论使用哪种工具 ，投资者都不能完全依赖AI
。创金合信基金首席经济学家魏凤春在接受《证券日报》记者采访时表示
，AI可以提供一些通用的 、常识性的功能，但更加精细的指标设定
、个性化判断 ，仍需依靠使用者的经验阅历。当使用者能力出众时
，AI能起到锦上添花的作用；而如果使用者自身认知存在缺陷，AI顺着使用者思路回应 ，也容易误导决策 。

　　行业共识是
，投资者需要对AI投资的现实局限性保持清醒认识
。“AI工具最大的价值不在于‘跑赢市场’，而在于帮助投资者‘跑赢自己’ ，即减少情绪干扰
，避免随意交易，提升决策的一致性和纪律性。 ”周子彭认为 。

　　平衡创新与合规成市场焦点

　　随着技术发展 ，AI在投资领域的应用，正从单一的投研、交易辅助工具
，逐步向全流程组合管理 、投后服务延伸
。

　　郑媛姿表示，未来 ，AI在投资领域的应用趋势是“大模型+策略模型+交易系统”的融合。大语言模型负责理解和表达
，策略模型负责数据处理和风险识别，交易系统负责把能力落到稳定
、可追踪的实际场景中 。这类融合会让智能化工具从单点功能走向全流程陪伴 ，在投前分析、盘中跟踪 、交易辅助、投后复盘和投资者教育等场景中发挥更大作用。

　　“个人投资者需要的不是单一策略数据或单一AI问答
。
”在郑媛姿看来
，做好这类服务，关键是把专业能力做得稳定
、完备且简单易用。长期看 ，AI工具的价值不是推动用户更频繁地交易
，而是形成投研、交易 、风控和投后陪伴的完整生态闭环 。

　　在这一链条中，券商的角色正在发生根本性转变：从传统金融产品的“销售者” ，转变为AI工具的“赋能者 ”
。周子彭认为
，AI工具的价值，依赖数据质量和接口标准 ，券商可通过开放结构化数据接口
、提供标准化回测环境，让投资者在规范透明的框架下评估策略。同时
，投资者教育需从“AI能做什么
”转向“AI不能做什么”，并建立与之适配的风险揭示机制 。

　　技术是一把双刃剑
。在AI加速渗透的同时 ，创新与合规的平衡也成为了市场关注的焦点。

　　AI作为一种工具
，本身是中性的 。监管部门需要确保技术工具能够在公平、透明 、有序的市场环境下得到正确使用，同时有效防范新型风险对市场秩序和投资者权益的侵害
。

　　在交易层面 ，近年来
，监管部门对程序化交易出台了一系列监管规则制度，旨在维护市场秩序和公平 ，防范系统性风险
，同时也防止程序化交易者凭借技术优势和信息不对称，对中小投资者正常交易产生影响。

　　但在AI深度融入投资全流程的趋势下 ，市场监管亟须精细化
、系统化
，以维护市场秩序，保护投资者合法权益 。例如 ，AI工具提供的建议导致投资损失时，如何确定工具提供方、券商平台与投资者间的责任
，这是保护投资者权益 、规范市场主体行为的基础性工作
。

　　对此，周子彭认为 ，应加强对同质化风险的系统性监控
，防止相似AI策略引发羊群效应和顺周期波动。同时，明确责任边界 ，厘清AI工具提供的建议导致投资损失时
，工具提供方
、券商平台与投资者的责任 。此外，完善数据合规框架 ，针对投资者交易行为数据的获取、使用与留存作出更严格的制度安排
，防止数据被不当使用。

　　不可否认，AI确实为投资者带来了一定程度上的“资源平权 ”和“交易平权
” ，但最终的投资决策只能由投资者做出
。