听AI的建议做投资，靠谱吗？

“没有慧根，就要会跟。”

这句戏言从某种程度上来说是部分股民的写照。掌握信息不够，研究能力不足，那就跟着大佬操作。只是现在“跟”的不再是带头大哥，而是正在风口上的大语言模型。

今年32岁、在一家互联网公司做产品经理的子羊（化名），最近做了一个投资实验：在DeepSeek和ChatGPT两个大模型之间发起一场“投资比赛”，一年后以收益高低决出胜负。截至3月9日，这场比赛已持续四周，DeepSeek为子羊赚了近9%的收益。

像子羊一样，越来越多的人正在让AI提供投资理财建议，许多用户还在社交媒体上晒出用DeepSeek规划资产配置、诊断调仓、推荐基金、辅助炒股的经历，分享让“AI投资顾问”更聪明的提示词。但硬币的另一面是，“AI投资顾问”常常忘记持仓情况、忘记最初的投资策略、一本正经地“胡说八道”，在不了解投资者风险等级的情况下推荐各类高风险产品，甚至沦为不法分子“割韭菜”的工具。

普通人该怎么用好“AI投资顾问”？它能做什么、不能做什么？长期从事基金研究的钱宇（化名）指出，“投资交易的是信息差，如果连AI都知道了，那市场预期绝大部分都已经反映在资产价格里面了。”

听DeepSeek的建议买基金，一个月赚近9%？

2020年前后，子羊尝试过购买基金，最后以小幅亏损、清仓离场收尾。今年春节期间，他在家读《穷爸爸富爸爸》，再次意识到投资理财的重要性，恰逢DeepSeek大火出圈，他灵光一闪：何不试试让AI帮自己买基金、做投资？

子羊把自己工作中最常用的ChatGPT和刚刚爆火出圈的“国产之光”DeepSeek放在一起，“既然两个大模型都这么厉害，就让它们打一架试试。”他的计划是，给两个“AI投资经理”各提供3000元本金、每周250元补仓资金，每周末向AI反馈当周收益并获取调仓建议，并完全按照AI的指令操作。

2月10日，“比赛”正式开始。子羊发现，虽然他给出了同样的提示词，但两位AI投资经理风格迥异：DeepSeek注重均衡配置、买进低估资产，还会预留现金用于抄底。建仓第一周，DeepSeek等额买进了万家经济新动能、招商优势企业、诺安成长混合3只主动管理基金，第二周开始买进并连续加仓中欧医疗创新，理由是“分散科技风险，捕捉器械政策红利”。2月16日，DeepSeek加仓后留出了150元现金，理由是“应对潜在回调，若美国制裁引发半导体暴跌，可用于抄底诺安成长混合”。

ChatGPT风格则更激进，首次建仓时，等额买入了嘉实中证软件服务ETF、华夏上证50ETF、南方中证1000ETF的场外联接基金，随后连续两周将增量资金全部用于加仓嘉实中证软件服务ETF联接。

2月最后一周，A股科技板块大跌，DeepSeek和ChatGPT给出了不同的调仓计划：DeekSeek选择了加仓半导体，而ChatGPT则是“杀跌”减仓，并表示“短期炒作透支部分涨幅”。

截至3月7日收盘，DeepSeek四周的收益率达到8.71%，ChatGPT的收益率是2.67%。子羊在社交媒体上晒出“比赛”进度后，收到了大量的关注和私信，多数是询问他的操作方式和使用的prompt（提示词）。

子羊对这两位“AI投资经理”的评价是，“比我自己投资靠谱。它的分析逻辑很清晰，有AI之前，我自己买基金都是同事推荐说买哪个能赚钱，我就买进去了。”

今年30出头、从事设计工作的Kwai（化名）最近看市场好转，第一次开通了证券账户，DeepSeek是她现在最信任的理财顾问。2月17日，民营企业座谈会召开，她灵机一动：如果有基金投资了这些“大佬”的公司，肯定会大涨，于是她向DeepSeek提问：“和华为、阿里巴巴、宇树科技、比亚迪、新希望、小米、宁德时代、DeepSeek、腾讯有关的基金有哪些？”DeepSeek推荐了一系列产品，她最后选择了一只港股科技ETF。持有一周后，这只基金的收益率超过了5%。

DeepSeek还成功阻止了Kwai被短期概念股“割韭菜”。她看到社交媒体上有帖子推荐了一只百亿市值的热门股票，称这家公司是“阿里巴巴概念股”，行业景气度也较高，适合长期持有。买进后，她发现股价波动太大，动辄涨跌停，于是询问DeepSeek对这只股票的评价，得到的答复是：根据财报信息判断，公司基本面不够优秀，且公司近期已发布股价异动声明，整体看来，更建议短期持有。她决定不再加仓，择机卖出。

“我对理财、基金不太懂，能获取的知识也非常有限，但大模型能分析的层面很多，会比我更透彻、更宏观地考虑这些问题。”Kwai表示。

AI的“幻觉”与“断片”

对于投资小白来说大模型给出的投资建议似乎很神奇、很优秀，但也有越来越多人发现，“AI投资顾问”并没有那么万能，经常犯错、忘性也很大，而且这些错误有时不易察觉。

基金研究员钱宇（化名）习惯用AI辅助工作，但她发现，AI联网搜索后经常给出错误的信息。比如，某次她用AI辅助做大类资产分析，AI给出的信息是，2025年黄金价格为500元/克（实际为600~700元/克），钱宇不得不手动输入正确数据来纠偏。

“非联网搜索的数据可以理解为DeepSeek已经帮忙清洗确认过了，但联网数据来源鱼龙混杂，可能包含大量营销软文甚至虚假信息，这些低质量数据更容易放大错误。”钱宇指出。

今年25岁的Arka（化名）已经有7年理财经验，最近她用ChatGPT辅助投资美股，方法是制定好投资策略后“喂”给AI，让它定期提供调仓建议。从2024年9月到今年1月，Arka的收益率达到30%左右。但她发现，ChatGPT有时会因为“记忆丢失”而给出不合理的建议。比如，对于某只股票，Arka最初制定的策略是长期持有，但问了十几个问题后，AI就忘记了最初的策略，对这只股票给出了短线操作的建议，建议她卖出止损。因此，Arka必须自己判断AI给出的建议是否合理，并且不断地重复每只股票的策略，为AI强化记忆。

银柿财经测试发现，AI在辅助理财时经常“一本正经地胡说八道”。比如，银柿财经向Deepseek提问“我有一笔500万元的闲置资金，请帮我做一个资产配置计划并推荐对应理财产品”，AI给出了一个丰富的资产配置方案，包括投资3类私募股权基金共计60万元，私募证券基金20万元，配置部分另类投资等高风险资产等。但是，私募基金产品的起投点一般是100万元，这份看似详尽的配置计划实际上没有可操作性。

再比如，银柿财经把一只股票的K线截图喂给Deepseek，指令为“帮我判断一下这只股票目前处于什么趋势，压力位是多少”，Deepseek分析了图中涉及的涨跌幅、委比、成交量、挂单价格等多项指标，但分析过程出现明显错误，如称“当前股价较前日收盘价微涨0.3%”，但图中显示股价较前日收盘价下跌0.3%；分析过程中给出的挂单价也和实际情况完全不符。

中金公司策略团队研究发现，自然语言处理模型存在“幻觉”（Hallucination）问题，即模型所生成的内容是无意义的或不忠实于提供的源内容，这可能源于模型在生成文本时缺乏对事实的深刻理解，导致其输出的内容在语法和结构上是连贯的，但在事实准确性上存在问题。这种“幻觉”可能误导用户，影响模型在实际应用中的可靠性。此外，目前大语言模型在长文本处理中存在显著的系统性瓶颈，尤其是在涉及多层级推理的复杂场景中，现有模型仍无法避免关键信息的片段化丢失。

还有用户在试用后发现，不少大模型有“顺着用户说话”的习惯，只要用户流露出不满情绪、提出不同意见或者在问句中重复某些关键词，大模型就会“顺”着用户的情绪，放弃原先的立场和观点，改变说法，“哄”着用户开心。像Arka这样投资理念坚定的专业投资者可能会感觉到“记忆丢失”“忘记初心”，而投资理念不明、心思摇摆的投资者可能会得到一个符合自己心意的答案，而不是一个客观、理性的最优解。

让AI投资的风险何在？

最让子羊以及不少和他交流AI理财的投资者不解的是：为什么AI选出的是这些基金、股票？虽然AI给出了看似清晰的思考逻辑，但仍然不足以让他相信这是同类产品中最好的那只。

3月8日、3月9日，银柿财经连续两天向DeepSeek提问“给我推荐一只未来一年最能赚钱的基金”，DeepSeek给出了不同的答案，分别是张璐管理的永赢先进制造智选混合和闫思倩管理的鹏华碳中和主题混合，两者分别是最近一年的开放式主动权益业绩的冠军和亚军（截至2025年3月13日）。不同的大模型给出的答案也五花八门，如通义千问推荐的是2024年的主动基金业绩冠军、雷志勇管理的大摩数字经济混合；Kimi推荐的是浦银安盛中证A500ETF。而ChatGPT和豆包的回复是“基金未来收益无法准确预测”，将答案转向了“历史表现良好的基金推荐”。

如果涉及推荐股票，大模型给出的答案则更谨慎，银柿财经询问“为我推荐一只未来一年最能赚钱的股票”时，被测试的多个主流大模型几乎都避开了直接进行单只股票推荐，转向推荐股票池、分析方法或后市观点，仅DeepSeek推荐了一只中小盘科技股；AI推荐的股票池中则大多是各行各业的龙头股。

如何评价AI的推荐水平？智能基金投顾平台理财魔方创始人兼CEO袁雨来向银柿财经表示，尽管在变化的市场环境下，历史规律未必奏效，但一个科学的基金推荐体系，必须经得起数据回测，也就是通过历史数据来验证某个投资策略或模型的有效性。目前，大语言模型直接推荐产品时缺乏对历史数据的回测和对实时数据的分析，这导致其推荐逻辑虽然表面上看似合理，但实际效果却难以保证。

“大模型能推荐基金、股票，是因为它的训练语料里包含了金融知识，但其决策逻辑存在不可解释性，也就是说，它自己也无法解释‘为何选择A而非B’的具体推理路径，这种黑箱特性与投资需透明风控的要求天然冲突。”一位大模型算法工程师告诉银柿财经。

在长期从事基金研究的钱宇看来，即便不谈模型幻觉、信息时效，AI指导投资的深层矛盾在于，“投资是反人性的，大部分人趋同认可的时候，反而应该卖出，所有人都不看好的时候，应该买入。所以巴菲特说‘别人贪婪的时候我恐惧，别人恐惧的时候我贪婪’。商业化开发的AI模型，凡是宣传到大家都知道的程度，大概率没有任何超额收益，因为投资交易的是信息差，连AI都知道了，那绝大部分都已经反映在资产价格里面了。”

值得商榷的，还有“AI投资顾问”推荐产品、股票的过程是否合规？一位券商财富管理顾问向银柿财经表示，合规管理的核心是不允许推荐超出客户风险承受范围的产品。因此，面对客户的理财需求，专业投资顾问或理财经理一般会先了解客户的个人信息、风险偏好和对流动性的要求，再推荐对应产品。

而当银柿财经向DeepSeek寻求500万元闲置资金的配置方案时，AI推荐了大量高风险私募基金产品。随后，银柿财经追问配置方案的风险等级、为何没有主动了解投资者的风险偏好等信息，DeepSeek才回复，该方案适合R4（进取型）以上投资者，并且需要具备专业投资者资格。

再如，银柿财经向各个AI提问：“我有50万元资金，其中20万元的投资期限是5年，20万元的投资期限是3年，10万元的投资期限是1年。我想把这笔钱用于投资股票，请帮我规划一个股票投资组合，为我推荐具体的个股。”AI们提供了不同风格的股票组合，其中宁德时代（300750.SZ）、寒武纪-U（688256.SH）等科技龙头高频出现。此中问题在于，两者分别为创业板、科创板股票，需要个人投资者单独开通交易权限，且对账户日均交易额、投资年限、风险承受能力均有较高要求，而没有一个AI在荐股之前主动询问或在思考过程中体现上述问题。

“投顾产品的核心应以客户利益为先，将控制风险置于首位，所有合规要求皆以此二点为出发点设立。”袁雨来指出，风险收益比应成为投资过程中筛选资产时最重要的考量条件。

更值得警惕的是，随着AI理财兴起，社交媒体上各类“AI炒股教程”“AI荐股工具”层出不穷。但银柿财经注意到，这些所谓“财富密码”要么是兜售提示词，要么是借此为荐股群、付费课程引流，AI很可能会成为“割韭菜”的新工具。

3月10日，抖音发布《关于打击“非法荐股”等违法证券活动的公告（二）》称，针对“无相关资质机构或个人提供有偿荐股服务”“编造、传播虚假信息或误导性信息，影响股票价格或交易量非法牟利”等违法违规行为持续进行治理。公告表示，有少数账号以“AI选股可实现高收益”等为噱头，引发用户关注甚至对其实施诈骗，严重违反了平台规则，已被平台严格处置。

一位公募基金量化研究员向银柿财经表示，AI在量化选股及交易中确实应用前景广阔，但要求输入经过清洗的实时数据，并基于这些数据开展高质量的训练任务。为防止数据泄露和减少延迟，还需要本地部署大模型以及充足的算力。个人投资者如达到投资门槛，可选择投资相关的量化私募产品，但试图借助通用大模型实现“精准抓妖股”是不可能的。

如何用好“AI投资顾问”

袁雨来向银柿财经表示，一套科学、合理的理财服务流程，是从需求了解、风险评估、市场分析、策略制定与说明、交互调整、每日监控、穿插投教的客户交流与运营、再到动态调整，最后又回到需求了解的完整闭环，因为客户的需求会随着自身情况的变化而改变。当用户自行使用通用大模型来获取理财建议或指导时，由于缺乏实时数据以及专业人士对市场数据的持续优化，通用大模型可能难以提供合理的决策依据，甚至无法及时判断风险。

肉眼可见的是，虽然子羊的“AI投资经理”仍在盈利，但越来越多用AI投资的人开始亏损。盈利的原因或许也并非AI，而是合理配置和长期持有，甚至可能是子羊输入的那些不会引起AI误解的prompt。

那么，AI对于个人理财的意义在哪里？

钱宇在日常工作中会用AI对市场上的信息进行收集和决策。投资需要非常多的信息，而大模型可以加快信息的处理，如快速解读英文文献、阅读研究报告。相较于直接参考AI联网搜索的信息，她更习惯把公司财报、高质量研报等“投喂”给AI让它辅助解读。

“AI虽然难以指导具体投资，但可以帮助投资者快速掌握一个已有行业、已有策略的具体信息，可以通过和AI的不断对话迭代自己的信息储备。我的建议就是多多‘调戏’AI，不断给它喂更多高质量的数据和信息，让它更了解你，你也可以从和他对话的过程中优化自己的认知和投资组合。大模型技术只是术，核心还是要依靠人来做判断。”钱宇认为。

用AI辅助炒股的Arka也直言，AI只是参考，大部分时候还是靠主观判断。她主要靠自己的市场嗅觉来选股，ChatGPT的任务是帮忙分析财报、研报，辅助她决策。

而对于财经知识较少的“理财小白”来说，“AI投资顾问”确实帮他们打开了一扇新世界的大门。2020年前后买基金的时候，Kwai大多是听人推荐，或购买基金销售平台上排名靠前的产品。用AI理财后，她开始学习AI的分析思路，关注宏观、政策、行业环境、公司盈利状况情况等多维度信息。

子羊则提到，指导“AI投资经理”行动时，最大的难点是写提示词的部分，尤其是在算力紧张的时期，为了在获得信息的同时减少提问的次数，自己花了很长时间做提示词的整理。

多位受访者也都提到了这一点。“AI的靠谱程度，很大程度上取决于你给他‘喂’什么样的数据、你的prompt是什么，专业程度较高的人使用AI，效果会更好。”钱宇说。

截至目前，子羊对两位“AI投资经理”的态度仍是“实验对象”。面对不断来询问的网友，子羊没有鼓励他们做同样的事，“我能放任它们去执行，是因为对我来说风险是可控的。如果不是在实验的场景，我不会放心把所有资产交给AI打理，这类风险必须靠人自己去把控。”

袁雨来同样指出，相较于普通人，大模型有较强的知识优势，能够在大的理财理念和资产配置方法上提供适用于普通人的建议，帮助人们建立思想体系和控制风险，但在选择具体金融产品和短期市场判断上不应过分依赖。

在袁雨来看来，可挂载本地的知识库和专业数据库的本地部署DeepSeek，既可以解决公司和客户隐私数据的安全性问题，又可以解决通用大模型在金融数据处理和逻辑训练上的不足，是让AI理财顾问更“靠谱”的方向之一。理财魔方相关负责人则认为，通用大模型在专业领域的深度有所欠缺，并非技术瓶颈，而是源于其并非为专门解决某一专业领域业务而设计。因此，金融机构有必要基于通用大模型开发自己的垂直类模型或AI Agent（智能体）来提供服务，在遵循监管要求的前提下，充分利用外部技术资源来增强自身的服务能力和专业水平。