1. 在大宗商品领域

        在大宗商品领域，数据每天都从世界各地涌现，速度和准确性至关重要。人工智能 (AI) 的引入已成为一种新的战略博弈。从金属、能源到农作物，各种大宗商品的价格分析工具能够提供更“即时”的洞察，从而做出决策。想象一下，如果人工智能能够提前学习信号检测，就能抢先一步抓住购买铜、石油或玉米的时机。

2. 为什么大宗商品是人工智能的理想市场

        • 数据量大且复杂：债券价格、期货合约、卫星数据、地缘政治新闻等。

        • 高波动性：大宗商品价格会根据新闻或天气预报快速波动。

        • 快速决策至关重要：如果把握时机，投资者可以获得巨额利润。

        因此，人工智能的出现也就不足为奇了，它专门用于满足这些需求，包括数据探索、价格预测和实时风险管理。

3. 使用人工智能分析大宗商品价格

    3.1 人工智能驱动的预测与模式识别

        人工智能可以扫描来自多个来源的数据，包括最新价格、卫星图像、持仓量、社会情绪，并学习人类可能无法察觉的模式。例如，Incite AI 可以在价格真正飙升之前，根据全球有效持仓量和负面情绪来预测黄金或白银价格的转折点。

    3.2 机器学习——长短期记忆 (LSTM) 和自编码器

        特别是，ArXiv 的研究表明，LSTM 模型在结合使用多变量数据时，有助于更好地预测棉花和石油价格 ()；最新的稀疏自编码器系统研究则有助于预测多个时间段，例如 1 天、1 周、1 个月，并对铜和石油的重要因素进行排序。

    3.3 深度强化学习 (DRL)

        例如在 2019 年的研究中，DRL 有助于创建动态交易规则，根据波动性调整头寸规模，其表现优于传统的动量策略。

    3.4 自然语言处理 – 情绪与新闻分析

        人工智能可以阅读和翻译央行新闻、经济报告、自然灾害和社交媒体，从而实时捕捉影响商品的情绪趋势。

4. 人工智能在商品交易中的优势

        • 更高的生产力 | 将数千小时的阅读和分析时间成本缩短至几秒钟（）

        • 准确性 | 人工智能能够比其他参与者更早地准确发现转折点

        • 风险管理 | 自动止损系统，减少人为因素的影响

        • 调整策略规模 | 可以同时处理多种产品/多个时间框架

        • 减少人为偏差 |不像我们，容易陷入情绪化交易

5. 使用前的局限性和注意事项

        • 数据质量是核心：人工智能的准确性取决于数据质量

        • 注意算法偏差：不均衡的训练数据会让人工智能在新情况下“感到困惑”

        • 缺乏透明度（可解释性）：有些模型可以做出决策，但无法解释深层原因

        • 技术与合规基础：需要人工智能、数据工程师和风险控制策略。正如奥纬咨询指出的那样，实施人工智能需要监管和人为控制。

6. 案例研究与实际应用

        • 挪威主权财富基金

        • 基于每年 4600 万笔交易，利用人工智能在一年内将交易成本降低 1 亿美元 ()

        • 关键矿产论坛

        • 美国国防部的人工智能项目 CMF 帮助评估铜、锂和镍的成本，以进行长期合同谈判，从而减少对中国的依赖 ()

        • Embark 大宗商品战略基金

        • 该基金使用人工智能预测来识别供需和贸易风险。例如，它专门针对能源金属、人工智能元素和实用金属，以便在 2025 年第二季度创建特定的投资组合。

7. 面向投资者和企业家的实用方法

    选择合适的人工智能平台

        • 使用现成的股票/商品分析工具，例如 TrendSpider 和 LevelFields

        • 或使用开放系统进行自定义，例如 Qlib，支持机器学习、回测、期货和 ETF

    训练和调整模型

        • 从简单的数据集开始，逐步发展到长短期记忆 (LSTM) 或强化学习

        • 使用两个模型之间的预测平均值来提高 ArXiv 数据的准确性

    人机结合人工智能

        • 让人工智能协助分析，并在发出实际订单之前使用人工进行检查

        • 根据人工智能设置限价/止损，并由风险管理经理负责

    制定治理框架

        • 划分职责，例如数据采集、训练、模型审查和监控

        • 调整策略以支持可解释性、数据道德规范，OpenAI 的局限性

8. 未来——2025 年及以后大宗商品领域的人工智能趋势

        • 生成式人工智能 + 模拟：创建“新石油战争”等场景并模拟价格走势

        • 量子计算：利用自动化人工智能扩展多视角预测

        • 去中心化人工智能：计算市场并集中数据，使散户交易者能够更广泛地使用人工智能程序。

9. 结论

        人工智能不仅仅是国际研究中心的奢侈品，更是大宗商品投资者需要使用的真正工具，无论是把握时机、加快交易速度、降低数据泛滥的风险，还是帮助系统地组织投资组合。

        然而，如果没有数据质量、治理和人员技能等基础，人工智能的应用将无法成功。人工智能应该与专业人士携手合作，以取得卓越的成果，并成为这个时代大宗商品投资者的“必备伙伴”。

来源 : https://www.innovestx.co.th/cafeinvest/investsnack/easyfinance/wealthmanagement/can-ai-pick-stocks