对2025年全球期货市场来说，AI大模型已从技术工具演变为生态重构者，通过量子级算法迭代、多模态数据融合和动态风险建模，重塑了交易决策、市场流动性及风险管理三大核心场景的底层逻辑。这场由DeepSeek等AI大模型引领的智能革命，正在重新定义期货市场的竞争规则与价值分配体系。

　　在交易决策方面，传统期货交易决策以人工经验为核心，通过趋势分析、技术指标和风险控制实现盈利，其效率与精度受限于人为因素和数据处理能力。在AI技术渗透的背景下，传统模式正逐步向“人机协同”转型。例如，结合订单流分析或量化模型，提升决策的科学性。

　　同时，期货市场参与主体的特征也发生了变化，AI工具的出现拉平了散户和机构投资者在专业深度上的差距，散户可以借助AI工具更好地理解期货市场复杂的波动，提高散户参与期货市场的预测能力和盈利能力。

　　此外，要关注AI大模型在快速分析市场资讯并模拟市场策略的过程中，可能导致使用相似算法的决策者做出相同的决策，造成交易决策趋同性。AI驱动的趋同性既提升了市场效率，又放大了系统性风险中的集体误判。未来，决策者需通过非公开产业调研数据等差异化数据源开发、对抗生成网络模拟策略等异构算法创新，来平衡趋同性与市场弹性。

　　在市场流动性方面，2024年量化策略在高波动品种中的活跃度进一步提升，顶尖量化机构通过AI工具可以实现800纳秒级订单响应，推动量化交易在流动性中的占比持续扩大。借助AI工具优化算法交易，机构将一笔大的订单在每毫秒内拆成数万笔小订单，导致市场原本的流动性特征被深度稀释，加剧了期货交易的微观波动。这导致期货市场的流动性不再像过去那样平稳，充满了不确定性和微小的波动，投资者需要借助AI工具分析市场流动性特征的新变化，辅助进行投资决策。

　　散户和机构投资者在专业深度上的差距被拉平，会增加散户在期货市场的参与度，从而在市场流动性上贡献增量。例如，在韩国的KOSPI200期权市场，一些散户开始使用DeepSeek提供的人工智能插件来提升自己的交易能力，使用这些插件后，散户群体在期权市场的流动性贡献从12%升至27%。

　　在风险管理方面，AI通过统一数据底座，整合市场价格、成交量、宏观经济、新闻舆情等多维度信息，提高了动态风险识别的效率和精度。例如，异常交易的识别和管控不单单是异常指标的触发，还需要结合标的量价和舆情等进行多维度判断和管控，监管机构可以通过智能风控系统实时监控客户的交易行为，提高异常交易的识别准确率，加快风险预警的响应速度，维护期货市场的稳定性。

　　当AI工具将期货市场推进到“毫秒级博弈、纳米级订单、量子级决策”的新纪元，行业参与者既需拥抱算法增强带来的效率革命，也要警惕策略趋同等衍生风险。

　　未来的竞争优势将属于那些能有效整合多模态数据、开发异构算法、实现人机动态平衡的创新者。在这场没有终点的智能进化竞赛中，唯有持续突破认知边界，方能在流动性量子化的市场汪洋中捕获价值跃迁的浪花。(作者系创金合信基金管理有限公司交易部总监助理)

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