一句說話，叫 AI 掃出全市場正在出現某種形態的標的。這件事，香港散戶由本月開始做得到了。
做得到之後，第二條問題隨即而來：掃出來那張名單，憑什麼決定買哪一隻、幾時買。
坊間的 AI 投資分析工具通常答得到第一條，就答不到第二條。所以這篇文章要拆解的，就是這條 AI 投資的分界線應該要落在哪裡，以及分界線的另一邊，需要什麼能力才站得穩。
一、本月香港散戶多了什麼工具？
2026 年 7 月 16 日，富途公布一輪 AI 升級。撇開技術名詞，實際變化是三件事。
一，平台加入一個內置的 AI 分析模式，可以自行拆解問題、規劃步驟、再交出結論，不再只是有問有答。
二，平台把行情、選股、持倉監察、交易等能力拆成一件件模組，開放給用戶接到自己慣用的 AI 工具上。
三，用戶用日常說話落指令，就可以指揮這幾件模組分工協作。官方形容，這等於每人擁有一支個人研究團隊。該公司早前亦預告，會推出讓用戶自行編寫指標的 AI 功能。
這一輪升級真正的份量，在於門檻。一間基金要養一隊分析員才做得到的資料搜集與初步篩選，今日一個打工仔在收工的車廂就做得到。
只是一支研究團隊交上來的，由頭到尾都只是一份名單。決定買不買、幾時買的那個人，仍然是你。
二、工具做得到哪幾樣，哪一樣它不會替你答？
把兩邊分開列，界線立刻看得清楚。
| 工具做得到 | 只有你答得到 |
|---|---|
| 掃描全市場，篩出符合條件的標的 | 條件本身如何定義 |
| 實時監察持倉與行情 | 幾多個條件符合才算數 |
| 摘要文件，整理海量資訊 | 幾時開火，幾時收手 |
| 按指令執行，發出通知 | 這一注抵不抵得落 |
這條界線並非外人加上去的評語，平台本身寫得比誰都清楚。富途官網明示，相關資料僅供參考，不構成投資建議，投資者應按自身風險承受能力作出決定，並須謹慎使用 AI 功能所提供的參考依據。
換句話說，工具負責搜集、整理、篩選與執行；條件與時機，一直在使用者手上。這不是某一間平台的短板，是所有 AI 工具共通的分工方式。
分工既然定了下來，結果就取決於誰在下指令。同一部機器，交給三種人用，會跑出三種結果。
學了一堆指標，一落真錢就輸？
問題未必在你身上。
三、同一部機器，為何跑出三種結果？
因為指令背後那套描述，本身就分三層。
K.O Sir 在教學分享會上，將市場上的技術分析分成三層。散戶用的是模糊技術分析；基金經理用的是量化技術分析；而他要教的，是頂級基金經理手上那套通用量化技術分析。
模糊技術分析
有框架，沒有定義。
量化技術分析
有定義，但只在單一市場成立。
通用量化技術分析
分別在於「通用」二字，同一套描述搬到不同市場一樣成立。
三層之中，身處第一層的人最多，而且多數不自知。模糊具體長什麼樣，K.O Sir 課堂上舉過一組問題。
快線上穿慢線形成金叉，什麼叫上穿。未收燭的時候穿了，收燭時掉回來，結果沒有穿，那算穿還是不穿。穿的一刻即買，還是穿完才買。背馳那一段，圖上有時看得出三四個山峰，為何第四個才入，第二、第三個不入。
這幾條問題，十個人有九個答不出。答不出，就是模糊。
戒絕模糊，才是量化交易的真諦
這裡要說清楚一件事。K.O Sir 的說法是，這些指標描述的東西本身正確，問題出在用法：它們從來不是用來入市，是用來計算之後走勢的機率。第一步放錯了位置，之後每一步都在錯的軌上跑。
模糊這件事，過往頂多令自己蝕章。搬到 AI 面前，代價會放大。
四、AI 會把模糊放大到什麼程度？
你叫 AI 掃「跌幅大之後回升的形態」，它唯一會做的事，就是反問你幾多才算大。
你答不出，它就替你設一個。它設得很快，掃得更快，一分鐘之內交出一張名單。名單上每一隻都符合條件，只不過那條條件不是你的。
反過來看，同一件事就變成優勢：條件寫得愈清楚，AI 的速度就愈值錢。它掃十個市場的一分鐘，等於你自己開十張圖看一整晚。
所以真正的樽頸從來不在工具，在描述。
五、什麼叫做把一個形態講清楚？
K.O Sir 用過一個比喻。
你認得自己的兒子。但你有沒有辦法形容到，一個陌生人聽完你的描述，一看就認得出那是你的兒子。
認得，同形容得到，是兩回事。
技術分析上，大部分人停留在「認得」。看見那個形態，覺得眼熟，覺得像。像，就落單。
極致描述，就是走到「形容得到」那一步：把一個形態寫到十幾個條件同時符合，符合到不可能不是它。
而「通用」的意思，是這套描述不止分得出自己的兒子，套在任何一個小朋友身上，一樣分得出誰是誰。搬回市場，就是同一套描述搬去股票、黃金、期貨，一樣成立。
六、講得夠清楚，可以做到什麼？
可以分真假。
K.O Sir 的核心概念叫必然圖案，即大戶出手時必然留低的痕跡。市場每分每秒都在出訊號，其中大部分似模似樣。半真半假的形態，大戶隨時畫得出來，成本很低。真正的必然圖案成本極高，造不了假。
分辨這兩者，沒有捷徑，唯一方法就是描述的精細程度。形容得愈細，假的就愈藏不住。
至於那十個左右的極致條件具體是什麼，如何由上百上千個條件之中篩出來，屬於課堂內容。
一個形態要寫到幾細，
才可以交畀 AI 去執行？
七、講得清楚之後，如何叫 AI 替你去做？
這裡就是課程的另一半。
有了一套寫得清楚的描述，接下來要把它變成 AI 聽得懂的指令。這一步同樣有技巧，而且技巧本身可以教。
K.O Sir 課堂上會處理三件事：如何用 AI 發掘圖形，如何叫 AI 一次過篩出全市場正在出現該形態的標的，以及如何驗證 AI 交回來的數據是否可信。學員亦會拿到一批現成的提示詞，直接照用。
他的說法是，這等於用 AI 的思考速度去擴充自己的腦袋，一次過看完自己一輩子都看不完的圖。
分別就在這裡。同一部 AI，在沒有描述的人手上，是一個猜得很快的問答機；在有描述的人手上，是一件真正打得出去的武器。差別不在工具，在使用者交給它的那套條件。
八、條件寫死之後，會變成什麼？
會變成一個可以重複、可以回溯的訊號。Edge 轉勢獵人就是這樣來的。
它是一個 TradingView 指標。K.O Sir 的做法，是把自己篩選出來的轉勢條件寫進指標，由它在圖上標記頂與底。
一個箭咀，標出頂與底，不必滿屏線條。
收燭即出，標記在那一支陰陽燭收市一刻出現，不是等多幾支燭之後回頭補畫。
不會回頭重繪，出過的訊號不會事後修改，所以看到的紀錄，就是當時真正看得到的紀錄。
電話與電郵自動通知，不必整天盯盤。
訊號可以接駁程式自動執行，手動操作亦可。
K.O Sir 在教學分享會上補過一句，學員最終學到的不只是這個指標，而是自己創作出這個指標的能力。指標是成品，方法才是資產。
必須說清楚：條件全部符合，確認的是形態，不是回報。策略表現一律以歷史回測作框架理解，過往紀錄不代表將來。
由條件到落盤，中間還有什麼
K.O Sir 把流程收在四步之內。證據，先確認眼前是不是必然圖案。識別，把它描述到極致，寫成逐項可以檢查的條件。評分，勝率、賺幅與值博率一齊計；值博率即是贏的機會同賺蝕比例夾埋計，看這一注抵不抵得落。執行，按規矩落單，不因當日心情改動。評分那一步的具體算法與注碼分配，留在課堂。
九、工具年年升級，什麼才是你自己的資產？
智慧是沒有人偷得到你
工具一年一換。今日的個人研究團隊，明年會有更快的版本，介面會再簡單一點，反應會再快一點。真正跟得住一個人的，是他能不能把一個形態講到清楚，清楚到可以交給機器去執行。
AI 已經替市場把工作分好。剩低那一格，由始至終都留給使用者自己。
常見問題
富途今次 AI 升級，實際多了什麼？
2026 年 7 月 16 日公布，重點三項：AI 可以自行拆解問題與規劃步驟；行情、選股、持倉監察等能力拆成模組，接得上用戶慣用的 AI 工具；用日常說話落指令即可指揮這幾件模組分工。官方形容為每人擁有一支個人研究團隊，該公司早前亦預告會推出讓用戶自行編寫指標的 AI 功能。
AI 可以替散戶做到什麼，做不到什麼？
做得到的是掃描全市場、監察持倉、整理資訊、按指令執行。做不到的是替你定義條件、決定幾多個條件符合才算數、決定幾時開火幾時收手。平台本身亦明示，相關資料僅供參考，不構成投資建議。
什麼是模糊技術分析？
指有框架而無定義的技術分析。例如快線上穿慢線形成金叉，未收燭時穿了、收燭時掉回來，究竟算穿還是不穿。若答不出來，該條件就屬於模糊，用來交易與賭博分別不大。
什麼是通用量化技術分析？
指同一套描述搬到不同市場都一樣成立的量化方法。K.O Sir 把技術分析分成三層：散戶用的模糊技術分析、基金經理用的量化技術分析，以及頂級基金經理手上那套通用量化技術分析。
什麼是必然圖案？
指大戶出手時必然留低的痕跡。半真半假的形態隨時畫得出來，成本很低；真正的必然圖案成本極高，造不了假。分辨兩者只有一個方法，就是描述的精細程度。
什麼是極致描述？
指把一個形態寫到十幾個條件同時符合、符合到不可能不是它的程度。K.O Sir 的比喻是，你認得自己的兒子，但要形容到一個陌生人聽完就認得出，那才叫描述。
如何叫 AI 篩選全市場的形態？
前提是先有一套講得清楚的條件，否則 AI 只會替你設一個它自己的定義。條件齊備之後，才輪到技巧：如何用 AI 發掘圖形、如何叫它篩出全市場正在出現該形態的標的、如何驗證它交回來的數據是否可信。這幾件事 K.O Sir 課堂上會教，學員亦會拿到現成的提示詞。
Edge 轉勢獵人是什麼？
是 K.O Sir 把自己篩選出來的轉勢條件寫成的 TradingView 指標。它在圖上用一個箭咀標出頂與底，收燭即出，不會回頭重繪，並設電話與電郵通知，訊號亦接得上程式自動執行。條件符合，確認的是形態，不是回報。
RSI 與 MACD 是否已經無用？
並非無用。K.O Sir 指這些指標描述的內容本身正確，問題出在用法。把它們當成入市訊號就會落入模糊，用來計算之後走勢的機率，位置才對。
這場分享會適合什麼人參加？
適合學過技術分析但一直未建立客觀判時框架的投資者，亦適合日常已用開 AI 工具、想知道如何把它用在市場判斷上的人。分享會於 8 月 11 日（週二）線上舉行，費用全免。
今日所提供之資料及文件，僅供各位作學術一般資料用途。我們不會就任何資訊之準確性、完整性或合理性承擔任何責任。K.O Sir 並無考慮閣下之個別投資目標、財務狀況及特別需要，本課程內容亦不構成任何類型之要約、遊說、推廣或投資建議。投資涉及風險，真倉操作前必須完成充足之 Backtest 回測並計算預期回報。
