→ midas82539 : ...這種我說A你回B我該回應什麼 02/23 21:51
推 ss218 : 到最後還不是一樣被擁有最大量策略模型與最新資訊的 02/23 21:51
→ ss218 : 國際資本碾壓 02/23 21:51
推 awhat : 1樓我想這是因為你原文本來就把AI限制在LLM的應用 02/23 21:54
推 bala045 : 搞個團隊訂製了一堆agent 的 本來就跟想花20鎂賺到 02/23 21:57
→ bala045 : 兩億的散戶不能一起比較 02/23 21:57
→ budaixi : 這回文也是跑過ai阿 02/23 22:00
推 bala045 : AI版版主當然用AI潤稿 搞不好也是一個skill 呢 02/23 22:02
推 h0103661 : 第一篇文就問的不明不白所以回文才差很多,根本不 02/23 22:41
→ h0103661 : 知道原原po是在問AI寫程式還是AI做決策== 02/23 22:41
→ ZMTL : 對啊,用LLM跟Agent都是AI,然後用LLM的脈絡來說AI 02/23 22:55
→ ZMTL : 做不好交易,這不是很奇怪也永遠不會有結論嗎? 02/23 22:55
→ ZMTL : 問AI能不能做到,玩Agent的可以跟你說能做到但門檻 02/23 22:56
→ ZMTL : 很高,但還用LLM理解AI的一直說AI做這件事情會有各 02/23 22:56
→ ZMTL : 種問題 = = 02/23 22:56
推 a89182a89182: 整體認同 但以他發文的方式 一定不是講AI agent 至 02/23 23:14
→ a89182a89182: 於LLM世界知識我覺得已經足以應付大部分的財經問題 02/23 23:14
→ a89182a89182: 了,不需要完全否定 02/23 23:14
推 LeFilsDuVent: LLM是foundational model,用LLM理解AI目前來說很 02/23 23:14
→ LeFilsDuVent: 難說有什麼錯吧?agentic AI就是多了tool calling, 02/23 23:14
→ LeFilsDuVent: 白話說就是會用API,會用函數,會生出正確arguments 02/23 23:14
→ LeFilsDuVent: 而已 02/23 23:14
→ DrTech : 樓上正確。原文跟本外行,亂講Agent 02/23 23:32
推 garraypierce: 請搜尋thinkingface-ai,這網站是LLM打造出來的 02/23 23:36
→ ZMTL : Agentic AI 絕對不是只多了Tool Calling 02/23 23:39
→ ZMTL : Function Call這東西兩年前就存在了 02/23 23:39
→ ZMTL : Agent的本質是Thinking framework,SKILL.md 02/23 23:40
→ ZMTL : 是Agent Skill中唯一requirement的要件,不是script 02/23 23:41
→ ZMTL : 多的我就不講了 02/23 23:41
→ ZMTL : @a89182a89182 LLM的知識最大的問題是知識截止日後 02/23 23:43
→ ZMTL : 的落差,包括最新的交易策略,甚至最新的程式語法 02/23 23:44
→ ZMTL : 與模型性能等等都會有gap,有時候就會有致命差距 02/23 23:44
→ DrTech : skill.md或任何表述完成任務的策略,早於function c 02/23 23:47
→ DrTech : all吧。ReAct論文出來時,還沒什麼人在討論function 02/23 23:47
→ DrTech : call 或tool該怎麼統一介面。 02/23 23:47
→ DrTech : SKILL.md也代表你只懂 Claude 產品而已。早在Claude 02/23 23:55
→ DrTech : code沒出來前,大家都自己自由的在做類似的東西。S 02/23 23:55
→ DrTech : KILL.md,或MCP也只是抄一堆論文的實作出來的工具而 02/23 23:55
→ DrTech : 已啊。SKILL.md 抄襲 ReAct概念。MCP抄 OpenAI func 02/23 23:55
→ DrTech : tion call概念。 02/23 23:55
→ DrTech : 早期OpenAI的 function call確實是Anthropic 的MCP 02/23 23:58
→ DrTech : 與Agnet技術源頭阿,換個名稱底層還是在抄OpenAI更 02/23 23:58
→ DrTech : 早期的function call源頭。 02/23 23:58
推 a89182a89182: rag 出現搭配網路基本解決一大半 就算沒有網路,基 02/24 00:01
→ a89182a89182: 礎財經知識不需要更新到多新吧,拿來設計一套完整 02/24 00:01
→ a89182a89182: 的策略,或是我們給予足夠資訊讓他分析想法和討論, 02/24 00:01
→ a89182a89182: 我覺得沒什麼大毛病 02/24 00:01
推 h0103661 : mcp跟function call完全不一樣好嗎,mcp是資料交換 02/24 01:17
→ h0103661 : 協議,只是最常用來呼叫函數 02/24 01:17
→ ProTrader : 覺得是原po回文偏離交易策略主題 跑去AI能做甚麼 02/24 02:08
→ ProTrader : 尋找穩贏的聖盃策略是各類交易者的最終目標 02/24 02:09
→ ProTrader : 最初的原po看起來是想叫AI生成像印鈔機的聖盃策略 02/24 02:10
→ ProTrader : 本篇說的屬於AI Agent 與 Agentic AI的討論 02/24 02:12
→ ProTrader : 人類社會的各領域工作都可討論AI代理人問題 02/24 02:14
→ ProTrader : 一個避險基金Agentic AI之下可以包含多種AI Agent 02/24 02:15
→ ProTrader : AI策略生成Agent AI資金風控Agent AI交易執行Agent 02/24 02:16
→ ProTrader : 甚至可以有多個避險基金Agentic AI再混合 02/24 02:18
→ ProTrader : 不認為這樣的議題適合放在股版 02/24 02:19
推 jackgn : 原po的核心就只有如何用ai在股市賺錢而已 02/24 07:51
推 tsubasawolfy: 基本上照第一篇文的問法大概也搞不起來 不知道自己 02/24 07:56
→ tsubasawolfy: 要的是甚麼,丟給AI只會回饋給你模稜兩可的東西 02/24 07:57
→ tsubasawolfy: 現階段的AI比較像反映使用者程度 02/24 07:57
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
※ 轉錄者: ZMTL (60.250.61.214 臺灣), 02/24/2026 12:01:02
推 cannedtuna: 感覺炒股不該用llm 02/24 14:58
→ cannedtuna: 用阿發狗那種直接自己找規則進化的比較適合 02/24 14:58
→ cannedtuna: LLM當監督指導市場規則 02/24 14:58
→ ZMTL: 我知道國外大神都在用龍蝦玩量化交易,但我不知道有多少唬爛 02/24 15:43
→ ZMTL: 跟倖存者偏差 02/24 15:43
推 Jotarun: 全部吧 02/24 23:40
→ sudekoma: AI要怎麼評估時事對行情的影響? 02/25 07:09
→ sudekoma: 要嘛讓AI自己挖新聞分析時事風向 02/25 07:10
→ sudekoma: 要嘛由使用者自己過濾時事再交給AI評估 02/25 07:11
→ sudekoma: 這部分即使結合agent來分析, 02/25 07:13
→ sudekoma: 個人化的agent反映出來的依舊是個人風格強烈的評析 02/25 07:15
→ sudekoma: 感覺就不是讓缺乏能力者獲得輔助 02/25 07:15
→ sudekoma: 而是讓本來就看得準的人省工 02/25 07:16
→ sudekoma: 當然你也可以專找以知名分析師思維打造的agent 02/25 07:19
→ sudekoma: 但打造過程沒有自己參與到,到頭來只能相信提供者的良知 02/25 07:20
推 yyykk: 用 Agent 就是把自己的 knowhow 步驟化出來讓代理依樣畫葫 02/26 00:28
→ yyykk: 蘆啊。的確是強者更強,看得準的可以同時看更多。 02/26 00:29
推 Supasizeit: 看訊號我信 分析時事我才不信 02/26 02:25