AI Trading 如何辅助手动与自动交易策略？

AI 对交易策略的辅助可以分为研究、手动交易支持和自动执行开发三个层次。它们的技术要求与风险不同，不应因为能够生成代码，就认为已经具备可用的自动交易系统。

研究辅助：整理与检查

AI 可以辅助梳理观察记录、组织规则文档、解释代码和生成测试思路。研究者负责检查数据真实性、规则一致性与结论是否超出证据。

手动策略：支持流程，不替代决策

• 整理盘前准备、观察清单与风险条件。
• 对照规则记录执行过程与偏差。
• 归纳复盘材料，形成待验证的问题。

自动策略：先验证，再研究执行

自动策略开发还涉及数据接口、执行接口、订单状态、异常处理与风险限制。AI 可以辅助实现部分代码，但需要在明确的测试环境中核验行为，并考虑平台约束、延迟、费用和滑点。

保留人工责任与系统边界

任何自动化路径都应明确暂停条件、人工接管、日志与版本记录。研究结果、模拟结果和真实执行之间存在差异，不能据此保证收益。

上述内容为应用场景说明。AIGO Trading 尚未上线，未提供已经完成的自动交易功能。