本課內容
- 如何管理 AI 系統周圍的風險
- 為什麼模型信心不是風控引擎
重點回顧
- 1頭寸限制與緊急停止機制必須是確定性的
- 2模型漂移與不良資料需要被監控
- 3即使 AI 聽起來很有信心，風控機制也應該拒絕交易
課程摘要
AI 風險管理的意思是，即使模型出錯，交易或研究系統仍能保持在受控範圍內。
心智模型
AI 風險管理背後的核心概念
AI 風險管理的意思是，即使模型出錯，交易或研究系統仍能保持在受控範圍內。風控層必須比模型層更可靠。.
- 如何管理 AI 系統周圍的風險
- 為什麼模型信心不是風控引擎
運作機制
如何理解AI 風險管理
倉位限制、最大虧損規則，以及訂單限制，都應該是確定性的。.
資料品質檢查應該偵測過時的資料流、缺失的欄位，以及異常的價差。.
當假設條件被打破時，緊急停止機制應該停止自動化運作。.
- 頭寸限制與緊急停止機制必須是確定性的
- 模型漂移與不良資料需要被監控
- 即使 AI 聽起來很有信心，風控機制也應該拒絕交易
範例
一個具體的AI 風險管理範例
在新聞行情急漲時，模型可能變得高度自信，但如果價差擴大超過允許的門檻，風控引擎仍應拒絕該筆訂單。.
請記住決策原則：讓 AI 提出建議；讓確定性的控制機制決定這個動作是否被允許。.
常見錯誤
常見的AI 風險管理陷阱
把模型的信心當成加大風險的許可，會把「預測」與「控制」混為一談。模型往往在最陌生的市場狀態下最有信心。.
風險提示
在依賴AI 風險管理之前
模型漂移、不良輸入資料、延遲的 API、相關性過高的倉位，以及執行滑點，累積的速度可能快過人類介入的速度。.
- 設定硬性的曝險上限。
- 監控資料的即時性。
- 加入緊急停止機制。
練習
讓AI 風險管理真正內化
- 設定硬性的曝險上限。
- 監控資料的即時性。
- 加入緊急停止機制。
複習
關鍵術語
- 滑點
- 預期價格與實際成交價格之間的差異，常見於低流動性或快速變動的市場。
- 機器學習
- 從資料中學習模式的演算法，而非被明確編程指令。
- 大語言模型（LLM）
- 一種訓練用來根據上下文預測並生成文字的 AI 模型。
- 回測
- 在冒險投入真實資本前，用歷史資料測試一個策略。
來源說明
編輯參考資料
這些參考資料是驗證本課背後機制、風險檢查與產品情境的起點。
繼續之前
你能做到這些嗎？
- 設定硬性的曝險上限。
- 監控資料的即時性。
- 加入緊急停止機制。
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檢查點
完成本課
通過檢測以保存進度，然後依序繼續本軌道的學習。
知識檢測
1 / 2鎖定完成本課
答對每一題才能完成本課。
AI 風險管理應該與……分開