AI 選股成效受質疑，研究指出 LLM 交易表現接近隨機交易

大型語言模型近年被用於分析財報、新聞與市場情緒，但選股能力仍須通過樣本外測試驗證。前避險基金資料科學主管 Alex Izydorczyk 強調，專業量化投資還涉及 Alpha 訊號研究、交易成本、部位配置與風險管理，不能只靠模型生成買賣建議。

截至2026年7月20日彙整資訊，Izydorczyk 指出，多數 LLM 交易策略在未參與訓練的資料上，績效與隨機交易相差不遠。AI 目前較適合協助撰寫部分研究程式碼，尚難取代完整投資流程；相關報導未揭露研究機構、測試期間、報酬率及投資金額。