Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）的AI投資研究：預測與應對如何並行

人工智慧進入金融市場後，「AI能不能預測市場」成為許多人關注的問題。不過從王志寬的研究角度來看，AI在金融領域的價值並不一定要建立在精準預測之上。

市場每天都受到不同因素影響，價格、成交量、經濟數據、產業資訊與市場情緒也會持續變化。與其期待AI給出一個絕對答案，不如思考AI如何協助研究者更快理解變化，並針對不同情境進行分析。

一、預測只是AI金融研究的一個環節

在傳統市場分析中，預測往往是重要的一環。

研究人員會根據歷史資料與市場資訊，推估未來可能出現的方向。但金融市場並不是固定公式，過去出現的關係未必會在未來完全重複。

因此，AI模型產生的結果更適合被視為研究參考，而不是唯一答案。

王志寬所強調的思考方式，是把AI放進更完整的金融研究流程，讓模型協助分析資料與市場訊號，而不是單純追求預測下一個價格。

二、AI更擅長處理大量市場資訊

現代金融市場的資訊量非常龐大。

企業公告、經濟指標、利率變化、匯率資訊、產業消息與市場數據，都可能成為研究的一部分。

如果完全依靠人工整理，需要投入大量時間。

AI則可以協助處理、分類與整理大量資訊，讓研究人員更快找到值得進一步分析的內容。

因此，AI的價值不只是「預測」，也包括「理解」。

三、從預測單一結果到分析不同情境

市場不一定只有一種發展方向。

同一項經濟資訊，在不同市場環境下可能產生不同影響。因此，比起只尋找一個預測結果，AI也可以協助分析不同情境。

例如，可以從市場波動、資金流向與相關指標觀察目前市場狀態，再研究不同條件下可能出現的變化。

這種方式更接近「應對市場」，而不是單純「預測市場」。

四、AI交易需要持續檢視模型

AI模型建立在資料與演算法之上，但資料本身具有時間限制。

市場結構改變、資產關聯性變化，都可能讓過去有效的模式需要重新檢視。

因此，AI交易研究不能只看歷史測試結果，也需要持續觀察模型在不同市場環境中的表現。

王志寬的研究思路也強調，模型應該持續接受資料檢驗，當市場條件發生變化時，研究方法也需要同步調整。

五、人工經驗與AI分析可以互相補足

AI可以快速處理大量資料，但金融市場仍然存在許多需要背景理解的問題。

人可以從產業環境、政策變化與市場結構等角度提出研究問題，而AI則能協助整理資料、尋找關聯與分析訊號。

因此，AI與人的關係並非一定是取代，而可以是分工。

人負責理解問題與研究脈絡，AI協助資料處理與分析，兩者結合後形成更完整的研究流程。

六、真正的重點是「如何應對變化」

如果從這個角度來看，AI交易的核心並不是回答「市場明天一定會怎麼走」。

更重要的是：

當市場出現新的資訊時，能不能快速辨識？

當原本的市場關係發生變化時，能不能察覺？

當研究假設與實際結果出現差異時，能不能重新檢視？

這些問題都指向同一件事：AI在金融市場中的角色，可以從單純預測延伸到持續分析與應對。

結語

王志寬談AI與金融市場時，核心並不是把人工智慧視為一個「預測答案的工具」，而是把它放進資料分析、訊號研究、情境辨識與策略檢視等完整流程。

市場永遠存在變化，任何模型都需要面對新的資料與新的環境。

因此，AI交易究竟是在預測還是在應對？從這個研究角度來看，兩者並不是完全對立。預測可以提供研究假設，而應對則是面對真實市場變化時持續調整的方法。

這也讓人工智慧在金融領域的應用，從單純追求預測能力，進一步走向更完整的市場研究與決策支援。