完爆基金经理?ChatGPT炒股,一年多回报率超500%

article/2024/9/7 19:38:57

郑雅烁 中国证券报 2023-05-21 02:48 发表于北京

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近日,美国顶级公立大学佛罗里达大学金融学院公布的一项研究表明,将ChatGPT融合在投资模型中,可以预测股市的走势,其投资回报率甚至高达惊人的500%,堪称AI界的“巴菲特”。

回报率超500%

从论文内容来看,其研究方法是用ChatGPT深度分析上市公司发布的新闻标题、内容,来确定是好消息还是坏消息。然后,对这些内容进行评级,再通过复杂的计算公式制成“ChatGPT指数”,结合公司的实时股价进行比对,以验证ChatGPT的分析能力。

简单来说,就是研究员为ChatGPT提供大量的新闻标题和内容,让ChatGPT用情感分析(Sentiment Analysis)判断这些事件对股市的影响。

ChatGPT会判断出某一事件对股票价格有利、不利,还是不相关。之后,研究者会依照该结果打分,用真实的股市回报来看ChatGPT准不准。

该研究使用2021年10月至2022年12月CRSP(证券价格研究中心)公开的真实股市数据和新闻进行测试

研究员根据ChatGPT提供的“多空策略”交易建议炒股,在此期间获得了超过500%的收益。这一出色的投资表现,与同期购买并持有标准普尔500ETF的-12%回报率形成强烈对比。有网友惊呼:“ChatGPT的股票投资水平,超过专业金融分析师和传统分析平台!”

研究结果说明, ChatGPT的评分对每日股市回报有显著预测能力。为了进一步研究ChatGPT的能力,将ChatGPT的评分与传统的数据分析平台进行了比较,发现远远高于传统股市情绪分析模型。开发探索大语言模型在金融行业的应用是非常有潜力的的。

那么,该项基于ChatGPT的投资具体回报是什么样子?

多空策略,即购买有好消息的公司并卖空有坏消息的公司,回报率最高,超过500%。

做空策略,只关注卖空有坏消息的公司,回报率接近400%。

做多策略,只买入有好消息的公司,回报率约为50%。

不过,有业内人士表示,该研究结果其实只是一个理想情况。未来如果金融从业人员都使用基于大语言模型的工具进行决策,或许会对金融市场的价格形成机制和稳定性产生影响。

ChatGPT推荐的投资组合

完胜主流基金

上个月,英国的一家金融咨询网站Finder公布了一组由ChatGPT推荐股票组成的投资组合收益率数据。这个组合于3月6日创立,在之后的五周左右的时间里上涨4.93%。

该实验用ChatGPT推荐的38只高质量股票创建了一个股票投资组合,“出于实验的目的,我们为38只股票分配了相同的权重。”

据了解,ChatGPT推荐的标的包括:科技巨头微软、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Meta;芯片股有台积电、英伟达、AMD、英特尔、应用材料、阿斯麦;消费类有强生、宝洁、沃尔玛、劳氏、雀巢、百事公司、可口可乐;以及Visa、万事达、伯克希尔-哈撒韦等。

与此同时,实验还追踪了英国在线投资平台Interactive Investor上最受欢迎的10只基金。作者称,这10只基金的受欢迎程度表明它们受到广大投资者的好评和信赖,是可靠的参照物。

结果显示,ChatGPT的投资组合在五周时间里上涨4.93%,与之相比,10只基金平均亏损0.8%。不仅如此,ChatGPT的投资组合仅在39个交易日中的前5日落后,即10只基金的平均表现在87%的交易日中均不及ChatGPT指数。

图片来源:Finder


 

ChatGPT“炒股”适用于资管机构吗?

那么,强大的ChatGPT真的能帮助金融从业人员炒股吗?

业内人士表示,基于金融行业特有的行业属性,类似ChatGPT的AI应用尚不能接入到公募私募的投研系统,直接辅助投研活动。从自主可控和数据安全的考虑,等到国内相关公司的大语言模型研发出来之后,可能会接入到资管机构的投研领域。

恒生电子首席科学家白硕近期在一场公开演讲中表示,基于金融行业特有的行业属性,大规模商用的技术对于准确性、可控性、时效性有很高的要求,并且需要具备很强的专业性、逻辑性和创造性。同时,基于自主可控和数据安全的考虑,直接应用公有云上的大语言模型可能并不适用于资管机构。

业内人士表示,ChatGPT背后是一种人工智能大语言模型,从大量的文本数据中学习语言的通用特征,例如词语之间的关系、句子结构、语法和上下文信息等,完成一种有逻辑的表达回答用户的问题。相较于人脑,它背后的数据、语义、资料更多,但仅靠大语言模型并不能理解代码背后的意图,也无法在股票市场完成精确的投资。目前在公募和私募行业中,类似于ChatGPT的人工智能技术或可最先应用于客服问答、研究辅助等领域。


http://chatgpt.dhexx.cn/article/PtZwhNkj.shtml

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