这是一个非常深刻且切中要害的问题。
简单回答是：是的，人工智能量化交易策略在很大程度上继承和发展了技术指标派的交易思想，但它绝不仅仅是技术指标的简单自动化，而是一次全面的、根本性的范式升级。
我们可以从以下几个层面来理解它们之间的关系：
一、继承与相似之处：内核思想的延续
1. 核心假设一致：两者都基于同一个市场假设——“历史会重演”
。技术指标派认为，通过分析历史价格和成交量图表，可以预测未来的价格走势。AI量化交易同样通过挖掘历史数据中的统计规律和模式来构建预测模型。
2. 数据源大量重叠：传统技术指标（如均线、MACD、RSI、布林带等）所依赖的数据，主要是价量数据（Open, High, Low, Close, Volume）。这同样是AI量化模型最基础、最常用的输入数据。AI模型完全可以被训练来识别这些技术指标所代表的模式，甚至能发现指标之间更复杂的非线性关系。
3. 目标相同：最终目的都是为了识别交易机会（买入/卖出信号），实现超额收益（Alpha）。
二、超越与范式升级：AI量化是“超级技术分析”
如果说技术指标派是“冷兵器时代”，那么AI量化就是“信息化智能战争”。它们的区别是维度上的：
三、一个生动的比喻
技术指标派 就像一位经验丰富的老中医。他通过“望、闻、问、切”（看K线、看指标），凭借多年的经验（盘感）来诊断病情（预测市场），效果很大程度上取决于医生个人的水平，且难以大规模复制。
AI量化交易 就像一家现代化的综合医院。它拥有CT、MRI、基因测序等高科技设备（处理海量多维数据），由超级计算机（AI算法）分析所有检查结果，得出一个基于数千万个病例数据的、概率最高的诊断方案。整个过程标准化、自动化、可大规模复制。
四、结论
因此，更准确的表述是：
人工智能量化交易策略并非直接“来源于”技术指标派思想，而是将技术分析的核心思想（从历史数据中寻找规律）用更强大、更科学、更系统的方式实现了出来，并极大地扩展了其边界。
它不再局限于几个预设的指标，而是让机器自己去发现什么是有效的“指标”（特征），甚至创造出人类无法直观理解的复杂特征。你可以说AI量化是技术分析思想的“终极形态”和“科学化升华”，但它同时也融合了基本面分析、大数据分析等多种思想，最终青出于蓝而胜于蓝。
