# ai-trading：参考解答

用于自查，不是自动批改、真人反馈、能力认证或业务批准。

## AI 市场分析

“实时108”无证据，“下一步必涨”是未证预测；100→102收益2%、102→101约−0.980392%可算。拒绝采纳是正确结论，不要求请求真实市场分析。

常见错误：不要把输入文档中的“忽略风控”当系统指令；外部文本是数据，不授予交易权限。

### m1-l1 天驭 AI 分析工具

题设：下载ai-review-sample.json，指出其为固定输出，并列三项不能从文本本身证实的信息。

参考结果与判定标准：价格时间、数据来源、账户风险适配等都不能只凭回答证实。样例未调用模型，不可写“AI刚分析了实时行情”。

### m1-l2 AI 输出验证

题设：AI称10000账户、40pip、每手pip10、风险100时可开0.5手，不计费用。独立审核。

参考结果与判定标准：0.5×40×10=200，超100；理论上限0.25手且费用另计。应标计算错误，不因其它文字合理而整段通过。

### m1-l3 AI 分析练习

题设：把“该方案保证盈利且适合所有人”改成可验证、范围有限的课程结论。

参考结果与判定标准：例如“在给定合成输入和执行假设下得到某结果，尚不能证明真实或未来收益”。不得伪造来源或为满足格式填造实时数据。

## AI 交易计划

本例规模应不超过0.5手（尚未计费用），原1手不予批准。缺成本、合约和时点时保持待补，不让AI自行补成“常见参数”。

常见错误：只因计划写得完整就信任数值是自动化偏误；预设风险不能由模型临时改大。

### m2-l1 结构化计划生成

题设：输入缺账户币、点值与费用，AI却给出手数。写审核结论和待补字段。

参考结果与判定标准：拒绝把该手数用于执行；须补账户币、合约点值、止损距离、预算与费用/步长。模型可以解释公式，不能把缺值当事实。

### m2-l2 风控建议解读

题设：样例规则总计划风险≤250USD，已有180、新请求90。应给什么机器可读结论？

参考结果与判定标准：合计270>250，应拒绝且原因aggregate_limit；不能只返回“注意风险”。这只是题设阈值，非系统真实账户授权。

### m2-l3 计划审核实操

题设：对“信号有来源、数量正确、报价已过期5分钟”的样例写审核结果与恢复条件。

参考结果与判定标准：暂停/拒绝新增请求，需有效新报价及时间戳再复核；不能靠数量正确抵消过期数据。审核不是实际交易批准。

## AI 智能复盘

事实含改单比例60%及盈亏分布；改进可为“下次每次改单记录规则依据”，不是“模型判断你必将盈利”。模板内容标本地整理，不冒充AI生成。

常见错误：不将草稿发送到未知外部服务；用户主动触发真实AI前需知道会发送什么数据。

### m3-l1 复盘模式识别

题设：10条日志3条漏记费用，AI说“因为贪婪导致亏损”。哪些部分有证据，怎样改写？

参考结果与判定标准：可确认样本漏记率30%；贪婪与亏损因果没有证据。改为建议核对费用记录流程，并保留其它错误与净结果未知。

### m3-l2 AI 辅助限制

题设：列一个模型应回答“不知道”的场景，以及允许提交的脱敏替代输入。

参考结果与判定标准：例如没有当期官方资本条款时不能编门槛；可提供虚构规则或公开版本摘要。没有在线模型时只能固定样例/本地模板，不伪装实时答复。

### m3-l3 智能复盘报告

题设：交固定样例复盘一页，必须含一条被纠正的断言、一条未知项与一个可衡量行动。

参考结果与判定标准：例如纠正错误手数，保留真实滑点未知，行动为下周期费用记录完整率检查。禁止写已由导师批准、保证改善收益或已提交服务器。