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回報超500%?ChatGPT能否成為韭菜們的最強股市“外掛”

時間:2023-06-03 13:09:22

自打ChatGPT橫空出世,就有頭腦靈活的人開始鉆研怎么用它賺錢。

用來寫文案,用來生成藝術品,用來制作網課。只有你想不到,沒有AI做不到。

當然,離錢最近的還是金融投資。


(資料圖)

不論是交易員還是散戶,都想憑借強大AI的加持,在波譎云詭的二級市場“殺”出一條血路。

AI究竟會成為人手一個的巴菲特,還是一把新鮮出爐的割韭菜鐮刀,整個行業都在觀望。

回報率超500%?

今年最先引發熱潮的,是美國佛羅里達大學的一項研究。

研究員為ChatGPT提供了大量有關上市公司的新聞標題,讓ChatGPT用情感分析判斷這些事件對公司股價是有利、不利,還是不相關。再通過復雜的計算公式制成“ChatGPT指數”,與真實的股市回報作對比。

隨后,研究員根據ChatGPT提供的“多空策略”交易建議炒股,即購買有好消息的公司并賣空有壞消息的公司,在一年左右的時間間隔內獲得了超過500%的收益,與同期購買并持有標準普爾500ETF的-12%回報率形成強烈對比。

對于這項結果,業內有一些看法。

量化私募從業人員梁嘉(化名)稱,早在這項研究之前,就已經有很多針對新聞標題進行情感分析的算法了。除了新聞標題,公司公告、研報等文本也是很多這類分析的重要數據來源。

和傳統的情感分析相比,ChatGPT擁有更高級的語言理解能力和推理能力,所以其顯著性更高,預測也更為準確。

這個優勢在研究中也有體現。

當研究員就“RiminiStreet在針對Oracle的案件中被罰款63萬美元”這一新聞標題詢問對Oracle公司股價的影響時,頭部新聞分析工具Ravenpack打出了-0.52的負面情感評分。

但ChatGPT卻將其視為一個正面信號,認為“對RiminiStreet的罰款可能會增加投資者對Oracle保護其知識產權能力的信心,并增加其產品和服務的需求”。

由此可以看出,相較傳統工具ChatGPT在理解自然語言時,對上下文及其含義有更深刻的思考。

華爾街的AI“軍備競賽”

學術界剛剛丟完炸彈,業內就有人忍不住要下實盤。

據外媒報道,五月中旬一家名為Autopilot的金融服務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能否戰勝對沖基金。

其核心與佛羅里達大學研究項目相同,讓AI分析1萬篇新聞和100家公司的報告,然后構建一個由20只股票組成的投資基金,每周更新一到兩次持倉。

最初選擇的股票包括伯克希爾·哈撒韋、亞馬遜、dr.horton和DavitaHealth等。兩周后,該投資組合上漲了約2%,基本上和大盤持平。

在這場實驗中,有超過2.5萬交易員下場,共押注了1514萬美元,平均每人押注近600美元,并且數字還在不斷增長之中,可見大家對AI投資熱情之高。

這把AI革命燃起來的火也燒到了華爾街。

根據咨詢公司Evident的數據,在最熱情高漲的銀行中,空缺職位招聘約四成與AI相關,例如AI數據工程師和量化類崗位,還有AI治理和道德類崗位。

“華爾街一哥”摩根大通近日被曝正在開發類似ChatGPT的人工智能服務“IndexGPT”,為客戶選股,可能是第一家向客戶推出這類服務的老牌金融機構。

此外,包括高盛和摩根士丹利在內的多家銀行已經開始在內部對ChatGPT進行測試;德意志銀行在用AI掃描富裕客戶的投資組合;荷蘭國際用來篩選潛在違約對象……每一家都在摩拳擦掌地準備擁抱新技術。

那么,AI真的準備好了嗎?

“韭菜鐮刀”還是“散戶之光”?

就ChatGPT而言,業內普遍還是將其當作決策的輔助工具。

梁嘉認為,在量化投資方面,目前ChatGPT的局限就在于它沒有辦法產生自己的策略靈感。

當研究員有一個好的投資想法,ChatGPT可以通過高效的數據收集和處理能力、編程能力、文本分析能力等來加速這個想法的實現,但是想法本身才是投資賺錢的關鍵。

另外,相對于需要處理海量信息的量化研究員,做“深度”的細分領域研究員專注于個別幾只股票,他們可以通過經驗判斷、線下調研等方式來做更深入的研究,可能對這類工具的依賴也會更輕。

投資中產生的“羊群效應”也是業內人士所擔心的問題。

短線交易的底層邏輯是“零和博弈”,如果未來大家都用相似的大模型投資工具做短線投資,很有可能因為某些新聞事件就一窩蜂地集中投資,導致策略失效,大家都難以獲得很好的回報。

而長線交易則需要投資者有更加綜合的判斷能力和行業經驗,以ChatGPT目前的水平是很難達到這種程度的。

但對于普通股民來說,ChatGPT的出現可能成為一個強大的賦能。

原先很多投資分析手段技術門檻較高,對散戶們不太友好。但是有了ChatGPT后,散戶們可以通過工具學習來檢驗、實現自己好的投資想法,可能會改變證券交易現有的模式。

不過可以肯定是,隨著不斷探索和開發為金融行業量身定制的大語言模型,金融決策過程的準確性和效率將大幅提升。

至于誰能在技術迭代后笑傲股海,這又是二級市場不可預測的魅力所在了。

標簽:

來源: 潮新聞 編輯: FN008
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