以历史数据训练模型，再用模型预测未来，导致此类工具的判断始终会基于"历史会重复"的假设。但股 市投资是一门复杂的学问，单靠历史数据难以取胜。突发的重大政策变动、关键技术突破、核心高管更 迭等，都是决定一家公司股价走向的重要因素，在发生之前并无历史踪迹可循。股市的真正驱动力在于 对未来预期的博弈，而非对过往的简单重复。充满着不确定性的关键变量，恰恰是股市投资的一大魅 力。 更为重要的是，AI本身并不具备辨别数据真伪的能力，只会被动地接收输入信息。一旦底层数据失 真，整个分析链条就会在源头被污染，导致其推导过程越严谨，结论就越不可靠。例如，一家财务造假 的上市公司可能会被错误标识为优质标的，使投资者面临"精准化"误导，放大投资风险。这也正是AI选 股的脆弱性，其可靠性严重依赖于数据的真实性。 此外，若投资者广泛采用相似的AI大模型选股，会导致投资策略趋同，容易出现"千人一面"的同质化交 易行为，大量资金集中在同类资产。这不仅可能使原本有效的投资策略因过度拥挤而失效，还会加剧市 场的"羊群效应"，放大波动，衍生出新的风险。 也正是因为存在上述局限性，AI工具给出选股回复后往往会主动告知内容仅供参考，投资者需要仔细 ...