策略不是训练完就结束
AI 策略上线后，市场还在变化。
利率环境、成交结构、交易者行为、监管规则、数据质量，都可能改变模型原本学到的关系。
这就是模型漂移。
一个简单例子
某模型发现：过去两年里，某类科技股在财报超预期后 3 天内继续上涨。
但进入高利率环境后，市场不再奖励成长故事，而是更关注现金流。
同样的财报超预期，价格反应变弱甚至反向。
模型没有坏，它只是学到的世界变了。
漂移通常从哪里出现？
- 胜率慢慢下降
- 平均盈利变小
- 回撤变深
- 信号越来越集中在少数资产
- 实盘成交明显差于回测假设
最危险的是：单日看不明显，三个月后才发现已经失效。
怎么监控？
| 指标 | 该看什么 |
|---|---|
| 胜率 | 是否偏离历史区间 |
| 盈亏比 | 每次赢亏是否变差 |
| 回撤 | 是否超过预设阈值 |
| 信号分布 | 是否突然集中 |
| 数据质量 | 是否缺失、延迟、异常 |
下线不等于失败
策略暂停是风控，不是丢脸。
如果模型表现离开历史区间，就应该先降仓、停机、复盘，而不是继续相信“它会回来”。
答题
Q1. 模型漂移指什么？
A. 市场关系变化，模型失效 B. 图表颜色变化
Q2. 漂移最危险之处是？
A. 慢慢发生，不容易立刻发现 B. 永远当天爆炸
Q3. 发现漂移后应先？
A. 降仓或暂停复盘 B. 加倍下注
参考答案
Q1: A Q2: A Q3: A
延伸阅读：Wikipedia — Concept Drift · NIST — AI Risk Management Framework
本内容仅用于教育目的，不构成投资建议。模型表现会随市场环境变化。
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