這次受邀擔任活動講師，現場被問到最多次的一個問題是：

「AI 到底能不能取代交易者？」

說實話，這幾年只要講到 AI，這個問題一定會出現。

而我的答案，可能跟很多人想的不太一樣。

「現場分享『AI 到底能不能取代交易者』——這是當天被問最多次的問題。」

AI 是工具，而不是答案

我在台上的回答很直接：

我不認為未來會是一場「AI 與交易者誰取代誰」的競爭。真正的分水嶺是——一個懂交易的人，能不能比別人更有效地使用 AI。

AI 可以整理大量資訊、快速比較資料、檢查想法、提升研究效率。這些事它做得比人快，也比人便宜。

但現場我們聊到一個很實際的場景：

重大新聞瞬間崩跌的時候，手動交易者可以選擇暫停——那全自動的系統呢？它怎麼「知道」現在是恐慌？

現場兩位講者的做法，剛好是兩條完全不同的路線。

來自喬治亞的 Rati 說，他會讓 AI 即時整理重大新聞，作為接續判斷的依據，讓系統在波動中持續運作。而蒙古的 Gabriel——我們私下也認識——選擇相反的路：重大新聞前大多直接不做，AI 只負責收集數據與統計，實際進出場仍以手動為主。

兩個人、兩種答案，但有一個共同點：AI 都不是最後做決定的那一個。

這就是我說「把 AI 當成工具，而不是答案」的原因。

進場之前，AI 幫得上忙。

進場之後——風險承擔多少、什麼時候停手、行情不符預期時能不能守住紀律——最後都回到交易者本身。

工具可以提高效率，但真正進入市場之後，最後仍然回到判斷、風險與決策。

市場沒有國界，但交易者面對的問題很相似

這次活動另一個很大的收穫，是和來自蒙古、喬治亞的實戰操盤手當面交流。

讓我印象最深的，是幾段真實對話。

• 蒙古講師分享他如何把大學交易隊，從 CME 全球第 110 名一路帶到第 20 名。我問他到底改變了什麼，他的答案出乎意料地簡單：專注做好一件事。

  我們也問了在場每一位講者同一個問題：「如果能從新手腦中刪掉一個壞習慣，你會刪什麼？」答案一致性最高的是——凹單。

  還有一個有趣的對比：蒙古的年輕交易者普遍勇猛敢衝，台灣新手則相對保守。風格完全相反，但爆掉的原因，往往是同一個。

不同國家、不同市場、不一樣的方法。

但聊到最後會發現，大家面對的核心問題幾乎一樣：

怎麼控制風險、怎麼面對虧損、行情不如預期時，怎麼不讓情緒影響下一個決策。

市場沒有國界，而真正長期交易的人，最後面對的問題往往非常相似。

不同背景的投資人與交易者聚在同一個現場，交流市場、交易與 AI 帶來的新變化。

語言不是等到準備好，才開始交流

現場有安排即時翻譯，所以即使彼此語言不同，實際交流並沒有太大障礙。

但那天有一個瞬間讓我印象很深——

我們的對話需要翻譯，但大家看圖表，不用。

K 線、結構、風險，是全世界交易者共通的語言。

至於英文，我的想法很簡單：英文不好沒有關係，先願意開口、願意嘗試，再慢慢把能力補上來。

這件事其實跟交易一樣。沒有人第一天進市場就什麼都會，重要的是知道自己哪裡不足，而且願意持續改善。

走向國際不是等英文變完美才開始，而是先走出去、先交流，再一次一次把自己變得更好。

與不同國家與市場背景的實戰交易者交流，讓自己看到原本可能忽略的市場角度。

所以，AI 能不能取代人？

回到開頭那個問題。

我的答案是：

AI 會淘汰不肯進步的交易者，但它取代不了紀律與判斷。

工具會一直變強，市場會一直改變。

我要做的，就是持續留在市場裡、持續進步，也持續把真正有價值的經驗，整理成看得到的成果——可能是新的內容、新的工具，也可能是更多跨國交易者之間的合作。

先開始、先驗證、再放大。

其實在寫這篇文章的同時，我已經在籌備接下來更多的活動。

而這次交流之後——我也收到了前往蒙古交流的邀請。

下一步會發生什麼，我會持續記錄在這裡。

真正有價值的交流，往往不只發生在舞台上，也發生在台下每一次真實對話裡。