量化交易和 AI 交易的本质差异体现在“谁来制定规律、如何更新规律”上，可归纳为以下 5 个维度：
1. 策略来源
量化交易：先有金融逻辑（动量、均值回归、估值模型等），再把逻辑写成固定公式；人对规律“先知先觉”，计算机只负责加速计算与下单。
AI 交易：不预设公式，把海量数据直接扔进机器学习/深度学习模型，让算法自己“挖”规律；人对规律“后知后觉”，甚至无法解释 。

2. 数据利用范围
量化交易：以结构化行情数据（价、量、财务指标）为主，因子维度通常在几十到 100 左右。
AI 交易：除行情数据外，可端到端摄入新闻文本、社交媒体情绪、卫星图像、PDF 财报等非结构化数据，特征维度可达数千 。

3. 模型与算力
量化交易：依赖经典统计（线性回归、ARIMA、蒙特卡洛）或简单规则，计算量小，笔记本即可回测。
AI 交易：使用深度网络（LSTM、CNN、Transformer、强化学习等），需要 GPU/TPU 集群做训练和在线推理，对数据质量和算力要求呈指数级上升 。

4. 自适应能力
量化交易：策略参数在回测期锁定，实盘出现“结构突变”时需人工重新调参或下线。
AI 交易：可设计“在线学习”环路，模型随新数据自动微调，理论上对风格切换、突发事件反应更快 。

5. 可解释性与风险
量化交易：逻辑透明，便于合规、审计和风控限额；缺点是线性模型对非线性市场容易失效。
AI 交易：预测能力常优于传统模型，但“黑箱”决策难以向监管和投资者解释，极端行情下可能因数据偏差放大系统性误差 。

一句话总结
量化交易是“人告诉机器规律再去验证”，AI 交易是“机器自己找规律并持续更新”；前者重可解释与稳健，后者重预测与自适应，两者在实盘中的融合（AI 增强传统因子、传统风控约束 AI 模型）正成为行业主流 。
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