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(shù)品，用來制作網(wǎng)課。只有你想不到，沒有AI做不到。

當(dāng)然，離錢最近的還是金融投資。

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(yè)都在觀望。

回報率超500%？

今年最先引發(fā)熱潮的，是美國佛羅里達大學(xué)的一項研究。

研究員為ChatGPT提供了大量有關(guān)上市公司的新聞標(biāo)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(guān)。再通過復(fù)雜的計算公式制成“ChatGPT指數(shù)”，與真實的股市回報作對比。

隨后，研究員根據(jù)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(nèi)獲得了超過500%的收益，與同期購買并持有標(biāo)準(zhǔn)普爾500ETF的-12%回報率形成強烈對比。

對于這項結(jié)果，業(yè)內(nèi)有一些看法。

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

和傳統(tǒng)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(yù)測也更為準(zhǔn)確。

這個優(yōu)勢在研究中也有體現(xiàn)。

當(dāng)研究員就“Rimini Street 在針對 Oracle 的案件中被罰款 63 萬美元”這一新聞標(biāo)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Rimini Street的罰款可能會增加投資者對 Oracle保護其知識產(chǎn)權(quán)能力的信心，并增加其產(chǎn)品和服務(wù)的需求”。

由此可以看出，相較傳統(tǒng)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。

美國紐約拍攝的摩根大通標(biāo)志 圖源新華社

華爾街的AI“軍備競賽”

學(xué)術(shù)界剛剛丟完炸彈，業(yè)內(nèi)就有人忍不住要下實盤。

據(jù)外媒報道，五月中旬一家名為Autopilot的金融服務(wù)公司在公司原有的投資組合之外，新建了一個ChatGPT主導(dǎo)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。

其核心與佛羅里達大學(xué)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(gòu)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Davita Health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(shù)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(jù)咨詢公司Evident的數(shù)據(jù)，在最熱情高漲的銀行中，空缺職位招聘約四成與AI相關(guān)，例如AI數(shù)據(jù)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(fā)類似ChatGPT的人工智能服務(wù)“IndexGPT”，為客戶選股，可能是第一家向客戶推出這類服務(wù)的老牌金融機構(gòu)。

此外，包括高盛和摩根士丹利在內(nèi)的多家銀行已經(jīng)開始在內(nèi)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(zhǔn)備擁抱新技術(shù)。

那么，AI真的準(zhǔn)備好了嗎？

交易員在美國紐約證券交易所內(nèi)工作 圖源新華社

“韭菜鐮刀”還是“散戶之光”？

就ChatGPT而言，業(yè)內(nèi)普遍還是將其當(dāng)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(chǎn)生自己的策略靈感。

當(dāng)研究員有一個好的投資想法，ChatGPT可以通過高效的數(shù)據(jù)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(xiàn)，但是想法本身才是投資賺錢的關(guān)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(lǐng)域研究員專注于個別幾只股票，他們可以通過經(jīng)驗判斷、線下調(diào)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(chǎn)生的“羊群效應(yīng)”也是業(yè)內(nèi)人士所擔(dān)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(dǎo)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(yè)經(jīng)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(xiàn)可能成為一個強大的賦能。

原先很多投資分析手段技術(shù)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(xué)習(xí)來檢驗、實現(xiàn)自己好的投資想法，可能會改變證券交易現(xiàn)有的模式。

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

至于誰能在技術(shù)迭代后笑傲股海，這又是二級市場不可預(yù)測的魅力所在了。

（來源：潮新聞）