用 AI 整理交易日志时，我会保留哪些字段

我会保留原始行情时间、交易计划、触发与失效、仓位、实际执行和盘后证据，并把AI摘要另存一层，绝不覆盖当时记录。

先保存事实，再允许模型归纳

事实字段包括交易日期与时区、品种、市场、方向、委托类型、计划价格、实际成交、手续费、滑点、初始止损、退出价格和持仓时长。截图要带周期与时间，不能只截一小段有利画面。若数据来自券商导出，保留原文件哈希或只读副本，之后的清洗、合并和标签都在复制件上进行。

这些字段看起来枯燥，却能阻止模型替你补故事。缺少时区可能把盘前与开盘混在一起；缺少计划价会看不出追单；只保留盈亏会掩盖风险暴露。AI擅长整理已有文本，不知道你未记录的临场犹豫，也无法从一张裁剪截图恢复真实委托。空值应明确写成“未记录”，不要让模型推测。

决策字段保留当时的理由

我会记录每笔理由，至少分成背景、位置、触发、失效和预期管理五格。每格要求写可观察条件，例如“回测区间上沿后收回”，少写“感觉很强”。还要保存计划创建时间与最后修改时间。若入场后才补写理由，日志必须标记为事后补充，避免复盘时把记忆包装成盘前判断。

执行字段则回答有没有按计划做：计划仓位与实际仓位、是否分批、是否移动止损、取消过哪些订单、偏离原因和当时情绪强度。情绪是自我观察，不是行情信号。把“判断正确”和“执行合规”拆开评分，一笔盈利也可能执行违规，一笔按规则止损也可能是合格样本。这样AI统计时不会把结果直接等同于质量。

让AI输出可追溯，而非漂亮总结

要求AI的每条结论附交易编号和引用字段，例如“连续三笔追价”应列出对应记录，不能只给模糊评价。模型生成的策略标签、错误类型、周度摘要、待复核项都加上版本和生成时间。修改提示词后重新跑分析，也要保留旧结果，方便识别结论变化来自数据还是来自提示词。AI只做助手，最终分类由人确认。

隐私检查同样属于流程：删除姓名、账户号、经纪商凭证和可定位截图；确认所用工具是否保存输入、是否用于训练、能否删除；涉及团队日志时先取得授权。重要数据可在本地做脱敏和基础统计，只把必要字段交给模型。常见误区是整份对账单直接上传、相信自动识别百分之百准确、让AI重写原始理由，以及用少量交易生成胜率结论。

常见问题：日志字段怎么取舍

字段越多越好吗？并非如此。优先保留能区分计划、执行和结果的字段；连续数周从未用于决策的字段可以降级或删除。

AI可以自动评价交易好坏吗？它可以按明确规则初筛，但输入缺失、规则含糊和模型误读都会产生偏差，关键记录必须人工复核。

想搭建从输入到复盘的流程，可参考AI辅助交易复盘；工具边界和实验记录可在AI实验室继续核对。模型输出可能遗漏、误标或泄露敏感信息，也不能替代交易判断。本文仅作信息整理与教育说明，不构成投资建议；任何仓位和订单仍由使用者自行决定并承担风险。