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AI大模型在铜期货和现货交易中的应用

白若冰

（上海中条山实业有限公司上海200120)

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在金融领域的应用愈发广泛。本文深入探讨AI大模型在铜期

货和现货交易中的应用，详细阐述AI大模型的原理与特点，分析铜期货和现货市场特性及交易挑战。通过案例研

究与实证分析，探究AI大模型在价格预测、风险评估、交易策略制定等方面的具体应用及效果。同时，结合豆包和

DeepSeek等技术，讨论其在数据处理、安全保障以及量化交易等环节的作用，对AI大模型应用中的问题与未来趋势

进行探讨，旨在为铜期货和现货交易行业利用AI大模型提升交易效率与决策科学性提供参考。

关键词：铜期货；现货交易；AI大模型；风险量化；交易策略制定

引言模式。这样一来，它们就能够对未知数沪铜期货价格与现货价格紧密相连，

铜作为关键工业原材料，在全球经据进行精准预测和深入分析[2]。在训练期货价格变动反映市场预期并直接影响

济中占据重要地位。其期货和现货市场过程中，这些模型持续调整内部参数，现货价格。期货市场的价格发现功能对

交易活跃，价格受全球经济形势、供需优化对数据的理解和表达能力，进而灵现货价格有重要引导作用，而现货供需

关系、地缘政治等多种复杂因素影响，活应对各种任务需求，彰显出卓越的泛状况也会影响期货价格，形成动态互动

波动频繁。传统交易分析方法在面对海化能力。关系。

量数据和复杂市场环境时，渐显局限。1.2主要特点铜价分析需关注宏观经济指标、行

AI大模型凭借其卓越的数据处理能力、（1）超强的数据处理能力：能处理业动态、库存数据等多方面信息，这些

复杂模式识别技术以及精准的预测分析海量结构化和非结构化数据，涵盖市场信息来源广泛，包括政府工作报告、行

能力，在金融领域，尤其是在铜期货和价格数据、宏观经济数据、行业新闻资业报告、交易所数据等，形式多样，如

现货交易市场中，带来了前所未有的变讯等。运用高效算法，迅速挖掘数据深新闻报道、市场分析、统计数据等，这

革机遇。AI大模型在金融领域的应用，层价值。增加了信息处理与分析的复杂性，要求

高度的泛化能力：经过大量数市场参与者具备出色的信息筛选与分析

对有色金属行业的案例分析，AI技术正(2）高

在推动着特定行业如铜交易市场的转型据训练，模型可在不同场景和条件下准能力。

升级。智能助手（如豆包）可辅助研究确预测和判断，对新出现的数据模式具2.2交易挑战

与分析，安全技术（如DeepSeek）能有一定适应性。（1）价格预测复杂，因多因素交织。

保障数据和交易安全，在量化交易方面，（3）持续学习与优化：随着新数据传统方法难以全面分析这些因素及其作

二者共同助力交易决策的精准与高效，输入，模型可自动更新和优化参数，不用，限制了预测准确性。例如，它们无

更好地管理风险。断提升性能，适应市场动态变化。法深度解析数据动态变化和关联性，尤

其在大数据时代。传统财务分析依赖历

1AI大模型概述2铜期货和现货市场特性及交易史数据，忽视非财务因素，缺乏前瞻性，

1.1基本原理挑战尤其在快速变化的商业环境中。

人工智能领域中大模型，它们是建2.1市场特性