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很多人私下问过我一个问题：

“AI 都已经能写策略、跑回测、算因子了，
为什么真正能上线跑真金白银的系统，反而很少？”

这个问题，其实不在模型能力上，
而在上线这一步，谁敢签字。

一、AI 量化“不敢上线”的真实原因，不是模型不行

如果你真的做过量化系统，就会知道：

• 回测能跑

• 策略逻辑也说得通

• 模型表现看起来不错

但一到上线前一天，所有人都会犹豫。

原因只有一个：

一旦出错，锅在谁身上？

不是“亏钱算谁的”，
而是：

• 为什么会做出这个决策？

• 当时有没有别的选择？

• 这个决策是不是本可以被阻止的？

大多数 AI 量化系统，在这里是答不上来的。

二、真正让 AI 量化翻车的，是“Fail-Open”

我们先把一个概念说清楚。

什么是 Fail-Open？

简单说就是：

信息不全、状态不清、模型不确定时，
系统依然“硬着头皮给一个结论”。

这在 demo 里没问题，
在论文里也没问题，
但在真金白银的系统里，是灾难级设计。

因为它意味着：

• 不确定 → 也要行动

• 没把握 → 也要给信号

• 出事 → 再事后解释

这不是量化，这是赌博。

三、为什么我反而用“Fail-Closed”模板？

我的做法很简单，甚至有点“反人性”：

在 AI 不确定的时候，
我宁愿它什么都不做。

这就是Fail-Closed。

具体到量化场景，就是一句话：

“不给足够输入，我不让你进评估；
不给稳定状态，我不让你出结论。”

四、一个真实可跑的 Fail-Closed 投资模板

我用的是一套基于Yuer DSL的模板（只是一个应用场景，不是 DSL 全量）。

投资前（PRE）

这一步不是问“值不值得投”，而是：

• 输入是否完整？

• 风险边界是否明确？

• 不确定性有没有被承认？

只要有一个不满足：

👉直接 BLOCK，不进入策略评估。

已投入（INOP）

这是最容易翻车的一步。

因为这时：

• 已经有沉没成本

• 已经有情绪

• 最容易“再加点就翻盘”

模板做的事只有一件：

判断：你现在还有没有资格继续评估？

不是继续投，
不是止损，
而是：

• 风险是否已经失控？

• 债务/回撤是否不可恢复？

• 信息是否已经无法补齐？

如果是：

👉直接 BLOCK，系统拒绝继续判断。

五、它为什么“很不爽”，但却救命？

很多第一次用的人都会抱怨：

• “怎么老拒绝？”

• “怎么不给结论？”

• “这还不如我自己判断。”

是的，它就是不爽。

但你要明白一件事：

在量化系统里，
“舒服的答案”往往是最危险的答案。

Fail-Closed 的意义在于：

• 把 AI 从“建议位”拉走

• 把决策权钉死在人类身上

• 把不能评估和不想评估严格区分开

六、为什么这套东西，反而更容易上线？

因为上线真正需要的，不是高收益，而是三件事：

1. 可复现：
   同样的状态，永远给出同样的结果或拒绝

2. 可审计：
   你能说清楚“当时为什么没让系统继续”

3. 可签字：
   你敢在上线文档上写自己的名字

Fail-Closed 模板，解决的是**“谁敢签字”**这个问题。

七、这不是“赚钱模板”，是“防死模板”

说句很直白的话：

真正需要这套模板的人，
不是想多赚点钱的人，
而是已经被市场教育过、输不起的人。

• 职业量化

• 机构投研

• 企业级投资决策

• 高责任 AI 系统架构师

他们最怕的不是少赚，
而是一次本可以避免的大错。

八、为什么我选择在 CSDN 写这些？

因为这里不是卖课的地方，
而是工程师真正会问“能不能上线”的地方。

这套 Fail-Closed 思路：

• 不炫技

• 不好看

• 不讨喜

但它是目前我见过，最容易把 AI 量化从 demo 推到生产的方式之一。

最后一句总结

AI 量化不是不够聪明，
而是太容易在不确定时继续行动。

Fail-Closed 不是限制 AI，
而是让它终于可以被信任地上线。

如果你做到这里还在犹豫，
那说明这篇文章，已经开始起作用了。