事件参数与议程
时间窗口：2026年9月12日 13:30—17:30
地理坐标：成都
主办主体：FX168财经集团
报名通道：活动海报二维码
主题一：传统路径
题目：《亏小赚大是长期盈利的基础》
主讲：兰玉飞
标签：期报商学院特聘讲师、期货日报全国实盘大赛金牌导师
路径：趋势识别 → 仓位分配 → 止损规则 → 复盘机制
履历变量：2011年进入金融市场。2015年转战国内期货。2017年组建交易团队。2019年获得第十三届期货日报实盘大赛外盘轻量组第十名。2025年获得第十二届全球衍生品实盘交易大赛轻量组第十名。为国内多家企业提供产业风险管理指导。
议题方向：从长期实盘经验出发，拆解趋势交易、风险管理与交易体系的内在结构。覆盖控制亏损的边界条件、把握大级别趋势的持仓耐力、胜率与盈亏比之间的统计关系、判断向可执行规则集转化的工程路径。
主题二：AI路径
题目：《用AI打造你的第二个交易大脑》
主讲：陆少敏
标签：FX168财经学院吉隆坡院长
路径：数据预处理 → 量化建模 → 策略验证 → 决策辅助
履历变量：长期深耕金融科技领域。擅长大数据与机器学习在量化分析中的应用。曾任资产管理公司量化分析师。开发并实施多个算法交易策略。
议题方向：AI在金融市场中的实际嵌入位置。覆盖信息处理效率、分析流程优化、系统化决策框架构建。区分工具层与决策层的边界，定义AI在交易链路中可量化的贡献区间。
圆桌与现场
圆桌议题：市场趋势、交易方法、AI应用、风险管理。
现场变量：多轮抽奖。茅台特别奖。茶歇。自由交流。
体系拆解：两条路径的收敛点
传统路径的参数集
核心参数：胜率、盈亏比、最大回撤、单笔风险敞口。
核心约束：截断亏损。放大盈利。可复盘的规则集。
核心输出：信号—执行—复盘闭环。
单次命中率不等于长期净值曲线。决定曲线形态的是截断亏损的执行纪律与放大盈利的持仓耐力。十六年实盘数据指向同一函数：风控优先于预测。
AI路径的工具栈
核心模块：信息聚合、特征工程、回测引擎、异常检测。
核心约束：嵌入而非替代判断。压缩时延而非增加噪音。
核心输出：可验证的策略逻辑与可追溯的决策链路。
机器学习模型输出的是条件概率分布，不是确定性信号。AI的位置在工具层，不在决策层。
工具栈的工程结构：
- 数据层：行情、资讯、舆情、宏观数据的多源接入
- 特征层：技术指标、统计特征、文本向量的特征工程
- 模型层：监督学习、无监督学习、强化学习的模型集成
- 执行层：信号生成、订单管理、滑点控制的执行闭环
- 监控层：策略漂移检测、异常交易告警的实时监控
收敛函数
两条路径指向同一目标函数：降低随机变量对净值的扰动，提升决策流程的可复现性。
传统路径提供参数集：止损位、仓位比例、持仓周期、复盘节点。
AI路径提供工具栈：数据管道、特征库、回测框架、监控仪表盘。
两套系统的接口是规则集与数据流。
规则集定义交易逻辑的边界条件。数据流提供输入信号的时序序列。两个集合的交集是策略有效性的判定依据。
到场可验证变量
1. 兰玉飞的风控参数：止损阈值的设定依据、仓位管理的数学模型、盈亏比的统计样本量、复盘节点的时间频率。
2. 陆少敏的AI工具栈：数据源覆盖范围、特征工程实现细节、回测引擎的性能指标、模型集成的权重分配。
3. 圆桌环节的讨论边界：交易体系标准化与个性化的分歧、AI工具在实盘中的失败案例、风控框架的可量化指标、市场趋势判断的统计基础。
局限性与报名
局限性一：演讲内容偏向方法论与经验分享。具体的入场门槛、参会费用、退款机制在海报二维码登记页面内。
局限性二：传统路径的可复现性受限于样本量与市场环境。AI路径的有效性受限于数据质量与特征工程。两者均无法消除市场不确定性。
局限性三：本论坛不涉及具体代码实现层面的技术细节。
报名通道已开启。参会者扫描活动海报二维码完成登记。
时间窗口：2026年9月12日 13:30—17:30。
地理坐标：成都。
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