AI炒股算法本质是“用历史数据训练模型，预测未来价格或概率”，主流分三类：
1. 因子选股：用机器学习（XGBoost、LSTM等）从量价、财报、舆情中提取数百个Alpha因子，打分排序后做多高分、做空低分，组合优化控制风险。
2. 高频做市：强化学习（RL）在毫秒级盘口里动态调报价，赚买卖价差，对低延迟硬件和交易所通道要求极高。
3. 事件驱动：NLP模型实时解析公告、新闻、社交媒体，识别情绪极性，抢在散户前下单。

落地关键：
- 数据：必须干净、完整、及时，缺失值用Kalman滤波或插值补全；
- 过拟合：用Walk-Forward、交叉验证、Dropout、早停法控制；
- 风控：每笔交易设1%止损，组合层面用CVaR或风险平价，杠杆≤2倍；
- 实盘：先做模拟盘3-6个月，信息比率>2、最大回撤<5%再上小资金。

普通投资者可先用聚宽、优矿跑分钟级回测，选逻辑简单、换手率低的模型（如双均线+随机森林过滤），年化15%-25%已属优秀，勿迷信“圣杯”。

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