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1億用戶僅用了幾個月的時間。在嘗鮮者眼里，ChatGPT幾乎具備無所不能的形象，于是就有人想利用它在二級市場上獲利。

這個問題引發(fā)廣泛關(guān)注，最新的調(diào)查數(shù)據(jù)來自于投資咨詢平臺The Motley Fool。

The Motley Fool對2000名美國人進行了調(diào)查，旨在了解他們對使用ChatGPT進行選股的興趣。結(jié)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。其中一個有趣的例子是，77%的高收入美國人曾嘗試過使用ChatGPT來獲得股票推薦。

【資料圖】

這些數(shù)據(jù)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做出投資決策。

實際上，上述數(shù)據(jù)帶來的沖擊甚至不如一起烏龍事件。就在上周，國內(nèi)某生成式AI平臺產(chǎn)出負面性“小作文”，導致上市公司股價跳水，這次事件的影響超出了場內(nèi)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GPT（生成式預(yù)訓練模型）技術(shù)完全賺取股票市場的利潤，還需要更多實證和深入的研究。畢竟，二級市場的復雜性和不確定性需要綜合考慮各種因素，并進行全面的分析。

ChatGPT的炒股方法論

本月初，發(fā)文表示，在進行的一項實驗中，人工智能聊天機器人ChatGPT 挑選的一些股票的表現(xiàn)，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(shù)據(jù)顯示，在創(chuàng)立后的8周內(nèi)，由38只股票組成的投資組合上漲了%。相比之下，英國在線投資平臺(Interactive Investor)上最受歡迎的10只基金的平均跌幅為%。

乍一看，ChatGPT應(yīng)用于股票投資領(lǐng)域似乎有違直覺。原因在于，其主要是一個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格的數(shù)字領(lǐng)域。

那么，ChatGPT在預(yù)測股價方面發(fā)揮作用的原理是什么？

佛羅里達大學金融學教授Alejandro 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，發(fā)現(xiàn)ChatGPT預(yù)測次日回報方向的能力遠好于隨機水平。

在實驗中，Lopez Lira查看了來自一家數(shù)據(jù)供應(yīng)商關(guān)于紐約證券交易所、納斯達克和一家小盤股交易所上市公司的5萬多條新聞標題。

他將標題與以下提示一起輸入ChatGPT ：“忘掉之前的所有指示。假定你是一位金融專家，一位有股票推薦經(jīng)驗的金融專家。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短的句子進行闡述。”

最終，利用2021年10月至2022年12月的公開市場數(shù)據(jù)和新聞，買入（積極消息）或者短暫賣出（消極消息）股票，由ChatGPT驅(qū)動的交易模型在這一時期可以產(chǎn)生超過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，而不是進行大規(guī)模的實際操作。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用戶開放了聯(lián)網(wǎng)和插件功能，這意味著用戶可以通過使用各種第三方插件來擴展ChatGPT的功能。

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

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

“AI情緒分數(shù)”的范圍通常是-10到+10，正數(shù)表示正面情緒，負數(shù)表示負面情緒，數(shù)值越大，表示情緒越強烈。例如，一個股票的AI情緒分數(shù)為8，這意味著市場對這個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了更多便利和靈活性，但對于一些投資者來說，可能仍然覺得沒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進一步探索其他解決方案。

同一時期，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ChatGPT主導的投資計劃，并交給它5萬美元初始資金，想看看ChatGPT能否戰(zhàn)勝對沖基金。這個名為"The GPT Portfolio"的投資組合采用了一種核心交易策略，即來自佛羅里達大學金融學教授Alejandro Lopez-Lira的論文，以及Portfolio Pilot插件。

消息一經(jīng)公開后，許多人紛紛加入了這個投資計劃。截至北京時間5月30日，參與該項目的人數(shù)已經(jīng)達到25314人，賬戶募集的資金也已經(jīng)超過1514萬美元，并且這個數(shù)字還在不斷上漲中。

“情緒炒股”，還是“丐版”量化？

最近，越來越多的金融機構(gòu)選擇引入GPT（生成式預(yù)訓練模型）技術(shù)。這一趨勢表明，金融行業(yè)對于AI技術(shù)在業(yè)務(wù)和決策過程中的潛力，有著強烈的興趣和認可。

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的金融問答人工智能（AI）“TigerGPT”，公司宣稱這是業(yè)內(nèi)首例在投資軟件中部署AI投資助手。

幾乎同一時間內(nèi)，量化私募巨頭幻方量化發(fā)布公告稱，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）。

這一消息備受市場關(guān)注，許多人可能會認為幻方要利用"AI"來進行股票交易。對此，幻方量化的CEO陸政哲回應(yīng)稱，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(gòu)建與金融無關(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(shè)立了一個新團隊，實際上相當于進行了第二次創(chuàng)業(yè)。

對于幻方略顯冷淡的回應(yīng)，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(shù)據(jù)和數(shù)學模型來進行決策。這些模型通過分析歷史數(shù)據(jù)、識別模式和趨勢，并應(yīng)用統(tǒng)計學和機器學習算法來預(yù)測市場走勢和資產(chǎn)價格。這些模型在低信噪比環(huán)境下，通過有效過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(guī)模的語言模型，通過學習海量的文本數(shù)據(jù)來產(chǎn)生生成文本。它們在語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，決策依賴的是數(shù)據(jù)和模型的精確性，而非僅僅是語言的表達能力。

因此，盡管ChatGPT和GPT-4在語言生成方面具有引人注目的能力，但在低信噪比場景下的預(yù)測模型與量化投資主流方法論相比，它們在數(shù)據(jù)處理和模型建立方面存在明顯的區(qū)別。在投資決策中，需要綜合考慮多種因素，包括可靠的數(shù)據(jù)、模型驗證和專業(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，指的是使用多個不同的因子或變量來構(gòu)建投資策略和模型，以進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，主要是依賴于一系列的數(shù)值因子，這些因子通常是直接或者間接與股票表現(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)。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）、股票的歷史價格表現(xiàn)（例如，過去一年的收益率、過去三個月的波動率等）等等。這些都是傳統(tǒng)的、基于硬數(shù)據(jù)的因子。

與此同時，也有一些投資者嘗試將“軟數(shù)據(jù)”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(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的因子。例如，通過分析社交媒體、新聞報道、公司公告等文本數(shù)據(jù)，來計算出的“情緒分數(shù)”。這種情緒分數(shù)實際上是對市場的一種預(yù)期，反映了市場對于某只股票或者某個行業(yè)的情緒傾向。

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

從某種角度看，火爆的GPT炒股策略，無非是量化交易的“丐版”。不過，好的一方面是，GPT有效地降低了參與門檻，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(yīng)用，已然帶來了一些顯著的變化。這些變化既有積極的一面，也有可能帶來破壞性影響。

好的一面是，其一，GPT能夠通過自動化技術(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的脈搏。相比于人工分析，這種方式無疑效率更高。

其二，借助于對大數(shù)據(jù)的深度分析，GPT可能洞察出人類投資者難以察覺的市場模式或者趨勢，進而為投資決策提供全新的視角和洞見。

其三，GPT依賴于大數(shù)據(jù)和機器學習的強大能力，可能會比人類投資者更精準地預(yù)測股票價格的波動，從而實現(xiàn)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(yīng)用并不是完美無缺的。它在帶來便利的同時，也可能造成一些潛在的風險。

其一，過度依賴AI的預(yù)測可能會導致投資決策失去人性化的判斷。股票市場不僅僅是數(shù)據(jù)和算法，它也包含人的行為、情緒和預(yù)期等因素。過度依賴算法可能會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)在股票市場的應(yīng)用，可能會加劇市場的波動性。當大量的投資者或機構(gòu)同時使用類似的AI技術(shù)時，可能會導致“群體行為”，從而引發(fā)市場的過度反應(yīng)。

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

最后值得關(guān)注的是，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，未來可能會出現(xiàn)完全由AI控制的無人交易市場。這種情況下，市場的運行可能會變得更加復雜和不確定，同時也會帶來新的監(jiān)管挑戰(zhàn)。

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(yīng)用既有利也有弊。在享受其帶來的便利的同時，也需要對其可能帶來的風險有所警惕，采取適當?shù)拇胧﹣響?yīng)對。

畢竟，二級市場同樣是人類作為一個物種創(chuàng)造的最復雜的系統(tǒng)之一。