去年底，人工智能聊天機器人ChatGPT橫空出世，其受歡迎程度飛速攀升，擁有超過(guò)1億用戶(hù)僅用了幾個(gè)月的時(shí)間。在嘗鮮者眼里，ChatGPT幾乎具備無(wú)所不能的形象，于是就有人想利用它在二級市場(chǎng)上獲利。

這個(gè)問(wèn)題引發(fā)廣泛關(guān)注，最新的調查數據來(lái)自于投資咨詢(xún)平臺The Motley Fool。

(資料圖片僅供參考)

The Motley Fool對2000名美國人進(jìn)行了調查，旨在了解他們對使用ChatGPT進(jìn)行選股的興趣。結果顯示，有47%的美國人使用ChatGPT獲取股票信息，這一比例接近一半。其中一個(gè)有趣的例子是，77%的高收入美國人曾嘗試過(guò)使用ChatGPT來(lái)獲得股票推薦。

這些數據顯示，ChatGPT已經(jīng)在股票投資領(lǐng)域嶄露頭角，并且有許多人愿意嘗試利用其提供的信息來(lái)做出投資決策。

實(shí)際上，上述數據帶來(lái)的沖擊甚至不如一起烏龍事件。就在上周，國內某生成式AI平臺產(chǎn)出負面性“小作文”，導致上市公司股價(jià)跳水，這次事件的影響超出了場(chǎng)內投資領(lǐng)域，也引發(fā)了公眾對于生成式AI的討論。

言歸正傳，是否能依賴(lài)GPT（生成式預訓練模型）技術(shù)完全賺取股票市場(chǎng)的利潤，還需要更多實(shí)證和深入的研究。畢竟，二級市場(chǎng)的復雜性和不確定性需要綜合考慮各種因素，并進(jìn)行全面的分析。

ChatGPT的炒股方法論

本月初，finder.com發(fā)文表示，在進(jìn)行的一項實(shí)驗中，人工智能聊天機器人ChatGPT 挑選的一些股票的表現，好于英國一些領(lǐng)先的投資基金。

該網(wǎng)站的分析師要求ChatGPT遵循一系列來(lái)自領(lǐng)先基金的投資原則，創(chuàng )建一只包含30多只股票的理論基金。數據顯示，在創(chuàng )立后的8周內，由38只股票組成的投資組合上漲了4.9%。相比之下，英國在線(xiàn)投資平臺(Interactive Investor)上最受歡迎的10只基金的平均跌幅為0.8%。

乍一看，ChatGPT應用于股票投資領(lǐng)域似乎有違直覺(jué)。原因在于，其主要是一個(gè)文本到文本或文本到文章的生成器，因此似乎并不特別適合處理股票價(jià)格的數字領(lǐng)域。

那么，ChatGPT在預測股價(jià)方面發(fā)揮作用的原理是什么？

佛羅里達大學(xué)金融學(xué)教授A(yíng)lejandro Lopez Lira的一篇論文或許提供了思路。他表示，在使用ChatGPT分析新聞標題對一只股票是利好還是利空時(shí)，發(fā)現ChatGPT預測次日回報方向的能力遠好于隨機水平。

在實(shí)驗中，Lopez Lira查看了來(lái)自一家數據供應商關(guān)于紐約證券交易所、納斯達克和一家小盤(pán)股交易所上市公司的5萬(wàn)多條新聞標題。

他將標題與以下提示一起輸入ChatGPT 3.5：“忘掉之前的所有指示。假定你是一位金融專(zhuān)家，一位有股票推薦經(jīng)驗的金融專(zhuān)家。在第一行中，如果是好消息，回答‘是’;如果是壞消息，回答‘否’;如果不確定，回答‘未知’。然后在下一行中用簡(jiǎn)短的句子進(jìn)行闡述?！?/p>

最終，利用2021年10月至2022年12月的公開(kāi)市場(chǎng)數據和新聞，買(mǎi)入（積極消息）或者短暫賣(mài)出（消極消息）股票，由ChatGPT驅動(dòng)的交易模型在這一時(shí)期可以產(chǎn)生超過(guò)500%的回報。

以上，此前ChatGPT在股票投資領(lǐng)域的操作通常是小范圍的或者測試性質(zhì)的，而不是進(jìn)行大規模的實(shí)際操作。而如今，局面已經(jīng)發(fā)生了改變。

5月中旬，OpenAI宣布向所有ChatGPT Plus用戶(hù)開(kāi)放了聯(lián)網(wǎng)和插件功能，這意味著(zhù)用戶(hù)可以通過(guò)使用各種第三方插件來(lái)擴展ChatGPT的功能。

其中，最引人矚目的是一款名為"Portfolio Pilot"的插件。這個(gè)插件提供了一種便捷的方式來(lái)管理和優(yōu)化投資組合。它可以幫助用戶(hù)進(jìn)行股票、基金和其他投資工具的實(shí)時(shí)追蹤、分析和優(yōu)化。

該插件使用包括“AI情緒分數”的投資邏輯來(lái)推薦股票，其對“AI情緒分數”解釋是：一種通過(guò)人工智能技術(shù)分析公開(kāi)信息（如新聞報道、社交媒體帖子、分析師報告等）得出的指標。這個(gè)分數反映了市場(chǎng)對特定股票或資產(chǎn)的總體情緒。

“AI情緒分數”的范圍通常是-10到+10，正數表示正面情緒，負數表示負面情緒，數值越大，表示情緒越強烈。例如，一個(gè)股票的AI情緒分數為8，這意味著(zhù)市場(chǎng)對這個(gè)股票的總體情緒是非常正面的。

雖然插件功能的引入為投資決策帶來(lái)了更多便利和靈活性，但對于一些投資者來(lái)說(shuō)，可能仍然覺(jué)得沒(méi)有完全解脫出選股的煩惱。在這種情況下，你仍然可以利用ChatGPT進(jìn)一步探索其他解決方案。

同一時(shí)期，一家名為Autopilot的金融公司，在公司原有的投資組合之外，新建了一個(gè)ChatGPT主導的投資計劃，并交給它5萬(wàn)美元初始資金，想看看ChatGPT能否戰勝對沖基金。這個(gè)名為"The GPT Portfolio"的投資組合采用了一種核心交易策略，即來(lái)自佛羅里達大學(xué)金融學(xué)教授A(yíng)lejandro Lopez-Lira的論文，以及Portfolio Pilot插件。

消息一經(jīng)公開(kāi)后，許多人紛紛加入了這個(gè)投資計劃。截至北京時(shí)間5月30日，參與該項目的人數已經(jīng)達到25314人，賬戶(hù)募集的資金也已經(jīng)超過(guò)1514萬(wàn)美元，并且這個(gè)數字還在不斷上漲中。

“情緒炒股”，還是“丐版”量化？

最近，越來(lái)越多的金融機構選擇引入GPT（生成式預訓練模型）技術(shù)。這一趨勢表明，金融行業(yè)對于A(yíng)I技術(shù)在業(yè)務(wù)和決策過(guò)程中的潛力，有著(zhù)強烈的興趣和認可。

4月11日，中資互聯(lián)網(wǎng)券商老虎證券宣布，推出了基于ChatGPT的金融問(wèn)答人工智能（AI）“TigerGPT”，公司宣稱(chēng)這是業(yè)內首例在投資軟件中部署AI投資助手。

幾乎同一時(shí)間內，量化私募巨頭幻方量化發(fā)布公告稱(chēng)，將集中資源和力量，投身人工智能技術(shù)，成立新的獨立研究組織，探索AGI（通用人工智能）。

這一消息備受市場(chǎng)關(guān)注，許多人可能會(huì )認為幻方要利用"AI"來(lái)進(jìn)行股票交易。對此，幻方量化的CEO陸政哲回應稱(chēng)，他們探索人工通用智能（AGI）的目的并不是用于股票交易，而是致力于構建與金融無(wú)關(guān)的GPT相關(guān)的大型模型。他們在科技領(lǐng)域獨立于投資設立了一個(gè)新團隊，實(shí)際上相當于進(jìn)行了第二次創(chuàng )業(yè)。

對于幻方略顯冷淡的回應，背后或有量化行業(yè)自身的考量。

量化投資主要是利用大量的數據和數學(xué)模型來(lái)進(jìn)行決策。這些模型通過(guò)分析歷史數據、識別模式和趨勢，并應用統計學(xué)和機器學(xué)習算法來(lái)預測市場(chǎng)走勢和資產(chǎn)價(jià)格。這些模型在低信噪比環(huán)境下，通過(guò)有效過(guò)濾噪音和利用可靠的信號，幫助投資者做出更準確的決策。

相比之下，ChatGPT和GPT-4主要是基于大規模的語(yǔ)言模型，通過(guò)學(xué)習海量的文本數據來(lái)產(chǎn)生生成文本。它們在語(yǔ)言生成和推理方面具有出色的能力，可以產(chǎn)生流暢、連貫的文本回答和解釋。然而，在量化投資中，決策依賴(lài)的是數據和模型的精確性，而非僅僅是語(yǔ)言的表達能力。

因此，盡管ChatGPT和GPT-4在語(yǔ)言生成方面具有引人注目的能力，但在低信噪比場(chǎng)景下的預測模型與量化投資主流方法論相比，它們在數據處理和模型建立方面存在明顯的區別。在投資決策中，需要綜合考慮多種因素，包括可靠的數據、模型驗證和專(zhuān)業(yè)判斷。

同樣，需要明白的是，量化投資始于Markowitz模型與資本資產(chǎn)定價(jià)理論，再至APT和Fama-Franch三因子模型，而后多因子選股體系日臻完善。

所謂多因子，指的是使用多個(gè)不同的因子或變量來(lái)構建投資策略和模型，以進(jìn)行股票選擇和交易決策。

^{圖：CNE6因子體系}

在量化投資的多因子模型中，主要是依賴(lài)于一系列的數值因子，這些因子通常是直接或者間接與股票表現相關(guān)的數據。包括了公司財務(wù)狀況的各種指標（例如，市盈率、市凈率、負債率等）、股票的歷史價(jià)格表現（例如，過(guò)去一年的收益率、過(guò)去三個(gè)月的波動(dòng)率等）等等。這些都是傳統的、基于硬數據的因子。

與此同時(shí)，也有一些投資者嘗試將“軟數據”納入到多因子模型中，作為補充或者替代的因子。這其中就包括了基于大數據和人工智能技術(shù)的因子。例如，通過(guò)分析社交媒體、新聞報道、公司公告等文本數據，來(lái)計算出的“情緒分數”。這種情緒分數實(shí)際上是對市場(chǎng)的一種預期，反映了市場(chǎng)對于某只股票或者某個(gè)行業(yè)的情緒傾向。

因此，GPT生成的“AI情緒分數”，本就可以作為量化交易中多因子模型的一個(gè)因子，即如果GPT可以生成一個(gè)準確的“AI情緒分數”，那么這個(gè)分數完全可以作為量化投資的一個(gè)因子，納入到多因子模型中，用來(lái)輔助投資決策。

從某種角度看，火爆的GPT炒股策略，無(wú)非是量化交易的“丐版”。不過(guò)，好的一方面是，GPT有效地降低了參與門(mén)檻，使得更多人能夠接觸并理解量化交易這種投資策略。

GPT炒股的硬幣兩面

GPT技術(shù)在股票交易領(lǐng)域的應用，已然帶來(lái)了一些顯著(zhù)的變化。這些變化既有積極的一面，也有可能帶來(lái)破壞性影響。

好的一面是，其一，GPT能夠通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)解析海量的新聞報道、社交媒體帖子以及其他相關(guān)的文本資料，從而協(xié)助投資者迅速把握市場(chǎng)的脈搏。相比于人工分析，這種方式無(wú)疑效率更高。

其二，借助于對大數據的深度分析，GPT可能洞察出人類(lèi)投資者難以察覺(jué)的市場(chǎng)模式或者趨勢，進(jìn)而為投資決策提供全新的視角和洞見(jiàn)。

其三，GPT依賴(lài)于大數據和機器學(xué)習的強大能力，可能會(huì )比人類(lèi)投資者更精準地預測股票價(jià)格的波動(dòng)，從而實(shí)現高效的投資管理。

但正如任何新技術(shù)一樣，GPT在炒股中的應用并不是完美無(wú)缺的。它在帶來(lái)便利的同時(shí)，也可能造成一些潛在的風(fēng)險。

其一，過(guò)度依賴(lài)AI的預測可能會(huì )導致投資決策失去人性化的判斷。股票市場(chǎng)不僅僅是數據和算法，它也包含人的行為、情緒和預期等因素。過(guò)度依賴(lài)算法可能會(huì )忽視這些非量化的因素，造成決策失誤。

其二，GPT和其他AI技術(shù)在股票市場(chǎng)的應用，可能會(huì )加劇市場(chǎng)的波動(dòng)性。當大量的投資者或機構同時(shí)使用類(lèi)似的AI技術(shù)時(shí)，可能會(huì )導致“群體行為”，從而引發(fā)市場(chǎng)的過(guò)度反應。

其三，AI技術(shù)可能加劇金融市場(chǎng)的不平等性。擁有先進(jìn)AI技術(shù)的投資者或機構可能會(huì )在信息獲取和決策速度上超越其他參與者，這可能導致市場(chǎng)公平性的問(wèn)題。

最后值得關(guān)注的是，隨著(zhù)AI技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)可能會(huì )出現完全由AI控制的無(wú)人交易市場(chǎng)。這種情況下，市場(chǎng)的運行可能會(huì )變得更加復雜和不確定，同時(shí)也會(huì )帶來(lái)新的監管挑戰。

總之，對于投資者而言，需要充分認識到AI技術(shù)在股票交易中的應用既有利也有弊。在享受其帶來(lái)的便利的同時(shí)，也需要對其可能帶來(lái)的風(fēng)險有所警惕，采取適當的措施來(lái)應對。

畢竟，二級市場(chǎng)同樣是人類(lèi)作為一個(gè)物種創(chuàng )造的最復雜的系統之一。

本文作者：樟稻，來(lái)源：科技新知，原文標題：《GPT炒股，最強外掛來(lái)臨？》

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