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生成AI炒股，胜率几何？
□ 与大多数人相比，人工智能确实可以达到更理性的投资状态。特别是在定量交易领域，人工智能将有一个更稳定的输出，需要在短时间内大量分析和处理数据。
□ 然而，人工智能无法克服市场上最好的人。人类有自己的优势，比如处理许多非结构化的信息，判断许多非数量化的行为和状态。
□ 投资这个领域不能通过砸钱、砸机器、砸设备来取得成就。这些都不是核心竞争力。核心是依靠认知深度、独立思考和创新，甚至拼写一些信念。
□ ChatGPT可以通过高效的数据收集和处理能力、编程能力和文本分析能力来加速思维的实现，但思维本身是投资的关键。
◎记者 孙越
还记得“阿尔法狗”（AlphaGo）在击败围棋世界冠军后，华尔街推出了世界上第一款应用人工智能（AI）ETF基金投资吗？金融界的“阿尔法狗”投资业绩并不理想，也没有让全球投资经理失去“饭碗”。如今，以ChatGPT为代表的“生成人工智能”的诞生，不可避免地让人们怀疑“人工智能炒股能否战胜市场”。
即使不能“战胜市场”，也有投资者担心AI炒股会不会加剧市场波动，让中小投资者更难盈利。
ChatGPT如何预测股价？
自400多年前世界上第一个股市在荷兰阿姆斯特丹诞生以来，所有投资者的梦想都是“战胜市场”——准确预测股价走势。
股票的价格变化由许多因素决定，其中有非常复杂和非线性的关系。过去，人工智能模型参数较小，无法表达复杂的市场关系。大型ChatGPT模型与以往预测股价的人工智能模型明显不同。
在受访者看来，与传统的人工智能模型相比，ChatGPT大规模预训练模型具有许多优势。在股价预测领域，大型模型可以处理大量的异构数据，如股票交易数据、宏观经济数据、公司财务报告等，也可以处理新闻报道、社交媒体信息等非结构化数据，使大型模型能够从多个方面捕捉市场信息，提高预测的准确性。
具体来说，投资者在预测股价时，往往会关注技术、基本面、新闻事件、市场情绪四个方面。基于以上维度，以ChatGPT为代表的生成人工智能技术带来了一些新的变化和潜在的应用形式:
首先，在基本面分析方面，ChatGPT等人工智能技术在自然语言处理方面取得了显著进展，可以更好地理解和处理人类语言的复杂性。在投资中，该能力可用于分析和理解财务报表、公司公告等文本数据，为投资决策提供更全面、更准确的信息。
第二，ChatGPT应用于情感分析（Sentiment Analysis）以及市场情绪预测，通过分析社交媒体、新闻和其他内容来识别市场参与者的情绪和情绪，帮助投资者更好地了解市场情绪的变化，并预测其对股价和市场趋势的影响。佛罗里达大学金融学院最近发布的一项研究表明，将ChatGPT融入投资模式可以预测股市的走势。其研究方法是为ChatGPT提供大量的新闻标题和内容，让ChatGPT用情感分析来判断这些事件对股市的影响。
第三，在股票投资领域，一直存在技术学校，即通过K线图趋势判断未来股价趋势，收盘后需要大量复盘工作，图像识别技术可以取代这项工作，是通过给人工智能大量K线样本，同时每个样本都有未来的分类标签，积累神经网络技术自动从K线图中找到有用的特征，特征提取和验证自动完成。
“技术学校经常寻找突破新高的形式，包括底背驰、弧底、底部重量等底部特征。然而，这些形式缺乏严格意义上的有效性测试。在实践中，它们往往是虚假的突破，很容易跟风失败。人工智能技术并非如此。它不寻找这些特征，而是从像素级别自动挖掘特征，直接匹配分类结果。“广发证券金融工程首席分析师安宁宁发现，根据人工智能预测的上升概率值，所有股票得分最高的组胜率约为89%。然而，这一胜率只有在非常频繁的决策中，即量化高频交易，才能获得足够丰富的超额回报。
“归根结底，ChatGPT仍然是一个大的语言模型，它使语言处理更加简单。宽瑞科技创始人、董事长兼首席执行官刘欣表示，ChatGPT作为一种大语言模型，更适合通用领域。生成文本摘要可以加速投资者对研究报告和论文的分析和理解。对于舆论分析、情绪分析、事件驱动策略，ChatGPT可以生成更直接、更准确的分析。
量化交易已投入实战
“我们可能站在这个时代最伟大变化的前夕。”这是今年4月魔方量化宣布集中资源和力量投资人工智能的开始。毫无疑问，抢占人工智能高地已成为国内定量私募股权领导者的共识。在他们看来，人工智能技术将成为定量投资行业的核心引擎，甚至颠覆定量投资行业的技术模式。
定量投资的技术迭代基本上与人工智能的技术迭代同步。思远定量创始人投资总监王雄表示，人工智能迭代的历史可以概括为四个阶段：基于线性回归的1.0多个因素阶段；基于机器学习的2.0高频量价因素挖掘阶段；基于深度学习的3.0端到端结构化数据挖掘阶段；基于通用人工智能的4.0深度基本面定量阶段。
王雄认为，与基于财务报表的传统基本面量化相比，4.0阶段有四个区别：
第一，数据来源不同。传统的基本面量化主要依靠公司的财务报表进行分析；通过挖掘公司公开信息，包括公司公告、分析师报告、社交媒体等非结构化数据，获取更详细的信息和市场情绪。
第二，时效性和数据频率不同。所谓基于财务报表的传统基本面分析频率低，时效性弱，大部分信息已被市场消化；深度基本面量化需要处理越来越及时的基本面信息。
第三，分析方法不同。传统的基本面量化主要通过财务分析来评价公司的价值；深度基本面量化更注重非财务因素对公司业绩的影响，利用自然语言处理和机器学习技术分析文本信息，了解市场信息与公司业绩的关系。
第四，建模方法不同。传统的基本面量化通常采用传统的建模方法，如线性回归或因子模型；深度基本面量化采用深度学习模型，从大量未标记的数据中学习数据的规律和特征，通过模拟人类思维自动识别复杂关系，通过自学、自升级和演变不断提高模型的性能。
除了基本面量化外，GPT大型模型还有一种定量投资应用程序，即代码生成和模型参考，以提高效率。”简单地说，定量投资需要标准化的代码。使用ChatGPT将更容易生成一些标准化的代码，以节省代码的生成。定量投资者可以在此基础上进行调整。”刘欣介绍。
一般来说，人工智能技术的应用将使整个定量投资策略迭代更快，处理效率更高。然而，一些定量私募股权人士建议，定量投资是一个综合性的系统项目。人工智能可以有效地提高投资效率，但它不能完全取代人类的工作，也不能等同于定量模型和定量策略。此外，值得警惕的是，GPT的数据源和算法可能存在偏差和错误，风险不容忽视。
生成的AI炒股胜率几何？
生成式人工智能炒股能否战胜市场一直是一个有争议的话题。
有人认为“股市本质上不是AI能赢的领域”；也有人认为，只要技术不断突破，“人工智能战胜市场”并非不可能。然而，受访者一致认为，“战胜市场”是一件极其困难的事情。股市是一个复杂而不确定的系统，不规律。
王雄认为，仅仅依靠人工智能很难克服市场，但人工智能作为辅助工具可以大大提高信息获取、分析和决策的效率，即“正确科学的投资理念+人工智能效率”可以克服市场，这已经被无数优秀的定量私募股权基金验证，未来将更长时间验证。
和平与和平持同样的观点。在和平看来，股市受到许多因素的共同影响，这些因素之间的相互作用使得预测股市极其困难，因此“克服市场”并不容易。然而，人工智能凭借其强大的海量数据处理和分析能力，可以在一定程度上帮助投资者做出决策。它还需要更多的实证和深入的研究来克服市场，并找到相对稳定的利润策略。
不可否认，人工智能的一个主要优势是，它可以避免人类的弱点，如情绪化、非理性行为等。然而，金融市场交易的本质仍然是人们不同情绪和心态的游戏。ChatGPT可能无法准确地掌握各种交易者的情绪和心态变化，然后做出最佳的投资决策。
刘欣分析说，与大多数人类相比，人工智能确实可以达到更理性的投资状态。特别是在量化交易领域，人工智能将有更稳定的输出，需要在短时间内大量分析和处理数据。然而，人工智能无法克服市场上最好的人。人类有自己的优势，比如处理许多非结构化的信息，判断许多非数量化的行为和状态。一般来说，人工智能和人类的方式将是市场上不同类型的行为。
“投资这个领域不能通过砸钱、砸机器、砸设备来取得成就。这些都不是核心竞争力。核心是依靠认知深度、独立思考和创新，甚至拼写一些信念和信念。简单地说，当你有一个好的投资想法时，ChatGPT可以通过高效的数据收集和处理能力、编程能力和文本分析能力来加速这个想法的实现，但这个想法本身就是投资的关键。”王雄说。
是否会加剧市场波动？
GPT和其他人工智能技术在股市投资中的应用不仅可以带来交易便利，还可能造成一些潜在风险。例如，拥有先进人工智能技术的机构在信息获取和决策速度上超过普通投资者是否会导致市场不公平？大规模使用人工智能工具量化交易是否会导致交易趋同，加剧市场波动？
“当极端市场发生时，定量策略的集体调整将加强市场趋势，这在海外市场也很常见。”定量私募股权负责人结合最近的市场情况认为，a股经历了人工智能市场的终极诠释，对整个市场的流动性提取效果显著，定量策略显著加强了这一趋势。
世纪前沿资产相关负责人也表示，AI+量化策略的风险在于策略的同质化，因为量化是基于历史数据的模型，相当于每个人都在读同一本书。最后，我们得出的结论有一些相似性，这将导致高度相关性和战略拥堵。简单地说，每个人都使用类似的大型投资工具进行短期投资，这将使投资策略失败，并越来越难以获得收入。
一些量化机构的人表达了不同的观点。王雄认为，借助人工智能工具提高分析和执行效率并不一定会增加市场波动的效果。人工智能和定量只是一种工具，它有助于实现战略理念，有不同类型的战略。基于高频量价的短期交易策略可能更容易同质化，而基于深度基本面的战略同质化程度较低。相同的基本面信息可能有不同的解释，战略相关性较低。
此外，定量头寸一般非常分散，对个股的影响有限。总体而言，定量通过寻找错误的市场定价机会来赚钱。长期效果是使市场定价更加合理，抑制非理性交易带来的波动。
刘欣表示，量化交易本身就是一种在市场非理性波动中获取利润的方式。事实上，它是为了抑制市场过度的非理性波动。不同的投资模式将使市场更加成熟和稳定。
除了观点对抗外，加强监管，更好地规范定量交易已成为行业共识。业内人士表示，在满足监管和合规要求的前提下，注重行业需求，促进数据、计算能力和算法，从提高交易效率、稳定市场流动性、消除信息不对称、促进市场有效定价、资本市场增长，这是定量从业者应承担的社会责任，也是定量行业蓬勃发展的内在动力。
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