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爆火的GPT炒股，竟是“丐版”量化。

去年底，人工智能谈天机器人ChatGPT横空出世，其受欢迎程度飞速攀升，具有逾越1亿用户仅用了几个月的时刻。在尝鲜者眼里，ChatGPT简直具有无所不能的形象，于是就有人想运用它在二级商场上获利。

这个问题引发广泛重视，最新的查询数据来自于出资咨询渠道The Motley Fool。

The Motley Fool对2000名美国人进行了查询，旨在了解他们对运用ChatGPT进行选股的爱好。成果显现，有47%的美国人运用ChatGPT获取股票信息，这一份额挨近一半。其间一个风趣的比如是，77%的高收入美国人曾测验过运用ChatGPT来取得股票引荐。

这些数据显现，ChatGPT现已在股票出资范畴锋芒毕露，而且有许多人乐意测验运用其供给的信息来做出出资决议计划。

实际上，上述数据带来的冲击乃至不如一同乌龙事情。就在上星期，国内某生成式AI渠道产出负面性“小作文”，导致上市公司股价跳水，这次事情的影响超出了场内出资范畴，也引发了大众关于生成式AI的评论。

言归正传，是否能依靠GPT（生成式预练习模型）技能彻底赚取股票商场的赢利，还需求更多实证和深化的研讨。究竟，二级商场的杂乱性和不确定性需求归纳考虑各种要素，并进行全面的剖析。

01 ChatGPT的炒股方法论

本月初，finder.com发文标明，在进行的一项试验中，人工智能谈天机器人ChatGPT 挑选的一些股票的体现，好于英国一些*的出资基金。

该网站的剖析师要求ChatGPT遵从一系列来自*基金的出资准则，创建一只包括30多只股票的理论基金。数据显现，在创建后的8周内，由38只股票组成的出资组合上涨了4.9%。比较之下，英国在线出资渠道(Interactive Investor)上*的10只基金的均匀跌幅为0.8%。

乍一看，ChatGPT运用于股票出资范畴好像有违直觉。原因在于，其主要是一个文本到文本或文本到文章的生成器，因而好像并不特别合适处理股票价格的数字范畴。

那么，ChatGPT在猜测股价方面发挥作用的原理是什么？

佛罗里达大学金融学教授Alejandro Lopez Lira的一篇论文或许供给了思路。他标明，在运用ChatGPT剖析新闻标题对一只股票是利好仍是利空时，发现ChatGPT猜测次日报答方向的才能远好于随机水平。

在试验中，Lopez Lira查看了来自一家数据供货商关于纽约证券买卖所、纳斯达克和一家小盘股买卖所上市公司的5万多条新闻标题。

他将标题与以下提示一同输入ChatGPT 3.5：“遗忘之前的一切指示。假定你是一位金融专家，一位有股票引荐经历的金融专家。在*行中，假如是好音讯，答复‘是’;假如是坏音讯，答复‘否’;假如不确定，答复‘不知道’。然后鄙人一行顶用简略的语句进行论述。”

终究，运用2021年10月至2022年12月的揭露商场数据和新闻，买入（活跃音讯）或许时间短卖出（消沉音讯）股票，由ChatGPT驱动的买卖模型在这一时期可以发生逾越500%的报答。

以上，此前ChatGPT在股票出资范畴的操作通常是小规模的或许测验性质的，而不是进行大规模的实际操作。而现在，局势现已发生了改动。

5月中旬，OpenAI宣告向一切ChatGPT Plus用户开放了联网和插件功用，这意味着用户可以经过运用各种第三方插件来扩展ChatGPT的功用。

其间，最引人瞩意图是一款名为"Portfolio Pilot"的插件。这个插件供给了一种快捷的方法来办理和优化出资组合。它可以帮忙用户进行股票、基金和其他出资东西的实时追寻、剖析和优化。

该插件运用包括“AI心情分数”的出资逻辑来引荐股票，其对“AI心情分数”解说是：一种经过人工智能技能剖析揭露信息（如新闻报道、交际媒体帖子、剖析师陈述等）得出的目标。这个分数反映了商场对特定股票或财物的整体心情。

“AI心情分数”的规模通常是-10到 10，正数标明正面心情，负数标明负面心情，数值越大，标明心情越激烈。例如，一个股票的AI心情分数为8，这意味着商场对这个股票的整体心情是十分正面的。

虽然插件功用的引进为出资决议计划带来了更多便当和灵活性，但关于一些出资者来说，或许依然觉得没有彻底解脱出选股的烦恼。在这种情况下，你依然可以运用ChatGPT进一步探究其他解决方案。

同一时期，一家名为Autopilot的金融公司，在公司原有的出资组合之外，新建了一个ChatGPT主导的出资方案，并交给它5万美元初始资金，想看看ChatGPT能否打败对冲基金。这个名为"The GPT Portfolio"的出资组合采用了一种中心买卖战略，即来自佛罗里达大学金融学教授Alejandro Lopez-Lira的论文，以及Portfolio Pilot插件。

音讯一经揭露后，许多人纷繁加入了这个出资方案。到北京时刻5月30日，参加该项意图人数现已到达25314人，账户征集的资金也现已逾越1514万美元，而且这个数字还在不断上涨中。

02 “心情炒股”，仍是“丐版”量化？

最近，越来越多的金融组织挑选引进GPT（生成式预练习模型）技能。这一趋势标明，金融职业关于AI技能在事务和决议计划过程中的潜力，有着激烈的爱好和认可。

4月11日，中资互联网券商山君证券宣告，推出了根据ChatGPT的金融问答人工智能（AI）“TigerGPT”，公司声称这是业界首例在出资软件中布置AI出资帮手。

简直同一时刻内，量化私募巨子幻方量化发布公告称，将会集资源和力气，投身人工智能技能，成立新的独立研讨安排，探究AGI（通用人工智能）。

这一音讯备受商场重视，许多人或许会以为幻方要运用"AI"来进行股票买卖。对此，幻方量化的CEO陆政哲回应称，他们探究人工通用智能（AGI）的意图并不是用于股票买卖，而是致力于构建与金融无关的GPT相关的大型模型。他们在科技范畴独立于出资设立了一个新团队，实际上相当于进行了第2次创业。

关于幻方略显冷淡的回应，背面或有量化职业本身的考量。

量化出资主要是运用很多的数据和数学模型来进行决议计划。这些模型经过剖析前史数据、识别形式和趋势，并运用统计学和机器学习算法来猜测商场走势和财物价格。这些模型在低信噪比环境下，经过有用过滤噪音和运用牢靠的信号，帮忙出资者做出更精确的决议计划。

比较之下，ChatGPT和GPT-4主要是根据大规模的言语模型，经过学习海量的文本数据来发生生成文本。它们在言语生成和推理方面具有超卓的才能，可以发生流通、连接的文本答复和解说。但是，在量化出资中，决议计划依靠的是数据和模型的精确性，而非仅仅是言语的表达才能。

因而，虽然ChatGPT和GPT-4在言语生成方面具有引人注意图才能，但在低信噪比场景下的猜测模型与量化出资干流方法论比较，它们在数据处理和模型树立方面存在显着的差异。在出资决议计划中，需求归纳考虑多种要素，包括牢靠的数据、模型验证和专业判别。

相同，需求了解的是，量化出资始于Markowitz模型与本钱财物定价理论，再至APT和Fama-Franch三因子模型，然后多因子选股体系日臻完善。

所谓多因子，指的是运用多个不同的因子或变量来构建出资战略和模型，以进行股票挑选和买卖决议计划。

在量化出资的多因子模型中，主要是依靠于一系列的数值因子，这些因子通常是直接或许直接与股票体现相关的数据。包括了公司财务状况的各种目标（例如，市盈率、市净率、负债率等）、股票的前史价格体现（例如，曩昔一年的收益率、曩昔三个月的动摇率等）等等。这些都是传统的、根据硬数据的因子。

与此一起，也有一些出资者测验将“软数据”归入到多因子模型中，作为弥补或许代替的因子。这其间就包括了根据大数据和人工智能技能的因子。例如，经过剖析交际媒体、新闻报道、公司公告等文本数据，来计算出的“心情分数”。这种心情分数实际上是对商场的一种预期，反映了商场关于某只股票或许某个职业的心情倾向。

因而，GPT生成的“AI心情分数”，本就可以作为量化买卖中多因子模型的一个因子，即假如GPT可以生成一个精确的“AI心情分数”，那么这个分数彻底可以作为量化出资的一个因子，归入到多因子模型中，用来辅佐出资决议计划。

从某种视点看，火爆的GPT炒股战略，无非是量化买卖的“丐版”。不过，好的一方面是，GPT有用地降低了参加门槛，使得更多人可以触摸并了解量化买卖这种出资战略。

03 GPT炒股的硬币双面

GPT技能在股票买卖范畴的运用，已然带来了一些明显的改变。这些改变既有活跃的一面，也有或许带来破坏性影响。

好的一面是，其一，GPT可以经过自动化技能解析海量的新闻报道、交际媒体帖子以及其他相关的文本材料，然后帮忙出资者敏捷掌握商场的脉息。比较于人工剖析，这种方法无疑功率更高。

其二，借助于对大数据的深度剖析，GPT或许洞悉出人类出资者难以发觉的商场形式或许趋势，进而为出资决议计划供给全新的视角和洞见。

其三，GPT依靠于大数据和机器学习的强壮才能，或许会比人类出资者更精准地猜测股票价格的动摇，然后完成高效的出资办理。

但正如任何新技能相同，GPT在炒股中的运用并不是*无缺的。它在带来便当的一起，也或许形成一些潜在的危险。

其一，过度依靠AI的猜测或许会导致出资决议计划失掉人性化的判别。股票商场不仅仅是数据和算法，它也包括人的行为、心情和预期等要素。过度依靠算法或许会忽视这些非量化的要素，形成决议计划失误。

其二，GPT和其他AI技能在股票商场的运用，或许会加重商场的动摇性。当很多的出资者或组织一起运用相似的AI技能时，或许会导致“群体行为”，然后引发商场的过度反响。

其三，AI技能或许加重金融商场的不平等性。具有先进AI技能的出资者或组织或许会在信息获取和决议计划速度上逾越其他参加者，这或许导致商场公平性的问题。

最终值得重视的是，跟着AI技能的开展，未来或许会呈现彻底由AI操控的无人买卖商场。这种情况下，商场的运转或许会变得愈加杂乱和不确定，一起也会带来新的监管应战。

总归，关于出资者而言，需求充沛认识到AI技能在股票买卖中的运用既有利也有弊。在享用其带来的便当的一起，也需求对其或许带来的危险有所警觉，采纳恰当的办法来应对。

究竟，二级商场相同是人类作为一个物种发明的最杂乱的体系之一。