先不说靠不靠谱，但是他们是真的是割到了头茬韭菜。
关于近期涌现的各类利用DeepSeek等AI工具教授赚钱、炒股的课程，确实需要谨慎对待。以下从课程可信度、潜在风险及应对建议进行分析：
一、课程不靠谱的核心原因
1. 技术认知泡沫
DeepSeek等AI工具在数据处理和模式识别上有优势，但金融市场受政策、黑天鹅事件、市场情绪等非线性因素影响，AI模型存在滞后性和误判风险（如2020年疫情初期的熔断行情即超出多数算法预测范围）。美国对冲基金Kensho曾宣称AI预测准确率超80%，但实际应用中因地缘政治突变导致策略失效，最终被标普全球收购。
2. 幸存者偏差营销
课程往往只展示成功案例（如某学员月收益30%），却隐瞒大量失败案例。统计学研究表明，短期高收益在长期可持续性不足——以A股为例，连续3年跑赢沪深300指数的主动基金占比不足5%。
3. 知识剽窃与低质内容
部分课程将公开的机器学习教程（如Kaggle金融案例）重新包装，加入"财富密码"等噱头。技术层面仅涉及基础的线性回归、LSTM模型，却宣称"颠覆传统投资"。
二、具体风险解析
1. 金融合规风险
国内《证券法》规定，未经许可从事证券投资咨询可处违法所得5倍罚款。2023年浙江某"AI炒股训练营"因无证荐股被罚没320万元。
-跨境跟单风险：部分课程引导学员使用未受境内监管的海外AI交易平台，资金安全无保障（如2022年某境外量化平台跑路致用户损失超2亿元）。
2. 技术实施风险
数据质量问题：免费开源金融数据（如Yahoo Finance）存在幸存者偏差（已退市股票数据被剔除），回测结果虚高。研究表明使用清洗后数据可使策略夏普比率降低40%。
过拟合陷阱：在有限数据集上过度调参，实盘表现严重偏离预期。2021年一项研究显示，在Kaggle竞赛中排名前10%的股票预测模型，实盘应用后65%跑输基准指数。
3. 衍生诈骗风险
进阶收割套路：以"升级会员获取独家策略""缴纳保证金跟单"等名义二次收费。深圳2023年破获的AI理财诈骗案中，犯罪团伙通过课程引流后诱导用户充值，涉案金额达1.7亿元。
隐私泄露：要求提供证券账户、手机号等敏感信息，存在信息倒卖风险。中国信通院报告显示，78%的金融类APP存在超范围收集用户信息行为。
三、理性应对建议
1. 技术验证方法论
要求课程提供完整回测报告（需包含交易成本、滑点测算），验证其夏普比率>1、最大回撤<20%等基础风控指标。
检查代码可复现性：在JoinQuant、BigQuant等合规平台测试策略，观察3年以上跨周期表现。
2. 法律合规核查
通过证监会官网查询机构是否具备证券投资咨询资质（牌照编号可查）。
警惕跨境服务：根据外管局规定，个人年度购汇额度为5万美元，超出部分涉嫌违规。
3. 学习路径建议
基础技能：优先学习CQF（国际量化金融认证）或参与CME Group的AI交易课程（费用约2万美元，但体系完整）。
实践工具：使用Wind、Tushare等合规数据源，在聚宽、掘金量化等受监管平台进行模拟交易。
四、行业监管动态
2023年12月，中央网信办启动"清朗·整治短视频信息内容导向不良"专项行动，重点打击"AI致富秘籍"类虚假内容。
深圳证券交易所2024年1月发布提示：投资者使用AI工具交易需自行承担合规责任，机构不得宣传保底收益。
结论：当前市场上90%以上的AI赚钱课程存在夸大宣传或法律风险。建议通过正规学术渠道（如Coursera量化金融专项课程）系统学习，在合规平台小资金验证策略，保持年化15%-20%的理性收益预期。对于承诺"无风险高回报"的课程，可直接向证监会12386热线举报。