投資體係 第6章 ChatGPT也能量化投資

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我們做投資的小夥伴應該知道今年上半年人工智慧AI板塊的一波長達5個多月的大幅上漲，主要是受美國openAI公司的chatGpt爆火的拉動。chatGpt的快速迭代是人工智慧的一大進步，讓各行各業都掀起了人工智慧的熱潮，那麼在我們所學的量化投資領域，chatGpt可能會帶來怎樣的影響呢？

chat是“聊天”的英文單詞，Gpt是“Generative

pre-trained

transformer”生成式預訓練模型的英文縮寫。

它是一種基於預訓練的對話生成模型，也就是說我們可以輸入我們想要問的任何問題，它能對我們輸入的內容進行深度分析並輸出答案。

不但能以文字回答，還能以圖片，語音，視頻等形式輸出，甚至它還能幫助程式員寫代碼。

而且chatGpt具備了自主學習的能力，隨著人類跟它溝通的越多它會變得越強大，輸出的回答也會越來越完善。

既然chatGpt的特長就是回答問題，那麼我們可以先把“chatGpt能不能進行量化投資？”這個問題拋給chatGpt，讓它自己來回答這個關於自己的問題。

一、chatGpt自己的回答

“chatGpt對量化投資可能帶來怎樣的影響呢？

”chatGpt自己給出的答案是這樣的：

（You

chatGpt對量化投資可能帶來怎樣的影響

chatGpt

量化投資是利用數學模型和計算機演算法進行投資決策的一種方法。chatGpt對量化投資可能產生多方麵的影響，其中一些可能包括:

1.資訊處理和決策支援:chatGpt可以用於處理大量的金融資訊和數據，幫助量化投資者更好地理解市場趨勢、分析財務報告等。它可以提供決策支援，輔助投資者在製定策略時更全麵地考慮因素。

2.自動化交易決策:基於chatGpt的模型可以用於自動化交易決策。通過對大量曆史數據的學習，模型可以嘗試識彆模式並執行交易策略，從而提高交易效率和及時性。

3.風險管理:chatGpt可以用於幫助量化投資者進行更精確的風險管理。通過模型的幫助，投資者可以更好地評估市場風險，製定合理的風險控製策略。

4.市場情緒分析:chatGpt可以分析新聞、社交媒體和其他資訊源，幫助投資者瞭解市場情緒。這對於量化投資者來說是重要的，因為市場情緒往往會影響股價波動。

5.策略優化:chatGpt可以用於優化量化投資策略。通過模型的學習和迭代，投資者可以改進他們的策略，使其更符合市場條件。

然而，也需要注意的是，chatGpt仍然是一個基於文字理解的模型，它可能無法完全理解金融市場的複雜性。在實際應用中，投資者仍然需要謹慎對待模型的輸出，並將其與其他市場分析工具和專業知識結合使用。此外，金融市場的不確定性和突發事件可能會使得任何模型都無法完全準確預測市場動態）。

以上括號對話內容我們可以看出chatGpt給了5點它對量化投資可能產生的影響：

表麵上似乎條理清晰，實際內容卻過於寬泛。

針對其中的每一點，我們希望能夠得到更加詳細的解釋，所以繼續追問：

（You

可不可以針對以上的每一點展開說說呢

chatGpt

當談到量化投資中chatGpt可能帶來的影響時，我們可以進一步詳細討論每個方麵:

1.資訊處理和分析:

提高處理速度:chatGpt可以幫助量化投資者更快速地處理大量的非結構化資訊，例如新聞文章、社交媒體帖子和財報。這有助於及時捕捉市場變化，使得投資決策更為敏銳。

深度學習:chatGpt可以利用其深度學習的能力來理解和分析複雜的語言結構，有助於挖掘數據中的潛在關聯性，為量化模型提供更全麵的資訊。

2.自然語言處理:

解釋模型決策:chatGpt的自然語言生成能力可以用於解釋量化模型的決策過程，幫助投資者理解模型對市場情況的反應，提高透明度和可解釋性。

處理非結構化數據:大量金融數據以非結構化形式存在，如新聞報道和分析師評論。chatGpt可以幫助提取並理解這些非結構化資訊，從而為模型提供更全麵的輸入。

3.風險管理:

提前發現潛在風險:chatGpt可以用於監測並分析與市場相關的新聞、事件和輿情，有助於投資者更早地發現潛在的風險因素，從而采取及時的風險管理措施。情感分析:自然語言處理可以用於情感分析，幫助模型更好地理解市場參與者的情緒，提高對市場波動的預測能力。

4.市場情緒分析:

社交媒體監測:chatGpt可以用於監測社交媒體上的談論和評論，分析市場參與者的情緒，有助於更全麵地瞭解市場動態。

新聞事件解讀:chatGpt可以幫助量化模型更好地理解和解釋與市場相關的新聞事件，從而更準確地預測市場的反應。

5.模型改進:

策略生成:chatGpt可以用於生成新的量化投資策略的想法，幫助投資者在不斷變化的市場環境中保持創新。

參數優化:chatGpt的自然語言生成功能可以用於更有效地生成和測試不同的模型參數組合，提高量化模型的效能和穩健性。

需要注意的是，引入新技術並不是冇有風險的。在量化投資中，曆史數據的過度依賴模型複雜性帶來的過擬合問題以及市場條件的變化都可能對投資策略的表現產生影響。因此，在采用chatGpt或類似技術時，投資者需要謹慎考慮並充分測試其在實際市場環境中的效果）。

綜合回答的內容還有我們之前學過的量化投資知識來看，chatGpt對自己的認知雖然有限但它的回答邏輯很清晰，也確實給出了一些不錯的觀點和風險提示。

但是追問的回答仍然不夠深刻和全麵，chatGpt對量化投資所帶來的影響應該會有更多。

二、chatGpt對量化投資的深遠影響

（一）chatGpt可以協助程式員節省時間，提高效率

從網絡上的各種測試來看，chatGpt除了寫作能力優秀，它編寫代碼的功底也相當紮實，不僅寫代碼的速度很快，而且精通各種編程語言。

甚至在2023年2月1日，chatGpt就通過了穀歌代碼工程師的麵試，說明它編寫代碼的能力已經超過大多數的程式員。

現在無論是利用它生成文字還是代碼，chatGpt都在一定程度上降低了部分行業的準入門檻，對於量化研究來說也是如此。

首先，chatGpt是一種具備深度學習能力的文字生成模型，強大的理解力和判斷力可以降低文字挖掘類量化交易策略的研發成本。

研究人員不需要再耗費大量的資源和精力去尋找和查閱相關的策略文字和資料，而隻需要通過特定的介麵使用chatGpt，通過問答的模式對需要的文字進行蒐集和篩選。

其次,chatGpt具有成為第三代搜尋引擎的潛力，它對各種網絡，書籍及文獻的資源整合效果是非常強大的，無人能及的。

比如當我們需要查詢某個領域的論文時，chatGpt可以同時快速地搜尋到多篇相關領域的論文，並且用自己的語言提煉每一篇的研究結論，這讓我們節省了很多在不同網站上翻找和閱讀相關文獻的時間。

那chatGpt可以替代量化投資程式員的工作嗎？

答案是否定的。

（二）chatGpt並不能替代量化投資程式員的工作

雖然chatGpt編寫代碼的能力很強悍，但是在量化投資領域它還是無法替代程式員的工作。

目前，chatGpt在金融領域應用更多的是搜尋引擎和智慧營銷。

通過整合互聯網平台上的資訊方便用戶進行資訊檢索，它能幫助相關平台推出對話搜尋模式，帶動金融谘詢行業、財富管理行業以及數字保險行業發展；

它還能替代部分腦力工作者重複性勞動，推薦普惠型金融產品、金融產品視頻介紹、客服谘詢、緩解一部分金融從業人員工作負擔。

但是在量化投資策略建模領域，它隻能作為量化程式員的輔助工具。

因為它能基於海量數據的分析挖掘，找到一些不為大家所知的投資規律，但這些投資規律能否在實盤交易環節發揮作用，現在來看仍是未知數。

首先，金融市場裡的資訊與投資回報之間的因果關係相當複雜，chatGpt完全依賴資訊數據挖掘分析，隻能進行簡單的規律發現，未必能完全掌握其中複雜的因果關係；

其次，金融市場交易受不同投資者不同情緒與心態的影響較大，俗話說人心難測，chatGpt未必能精準掌握各類交易人群的情緒與心態變化。

而且量化工程師在構建量化係統，快速的程式迭代，以及有針對性的解決實際交易環節的問題上具備優勢，這些都是直接影響投資收益的關鍵因素，但都是chatGpt無法做到的。

（三）chatGpt的不足之處

chatGpt之所以被眾多歐美投資機構用於輔助研發新的投資策略，一個重要原因是它能對海量數據進行分析挖掘，找到不少不為投資者所知的投資規律。

目前，chatGpt覆蓋的數據達到約1750億個變量，涵蓋過去數十年的各類文字和資料。

但與此同時，chatGpt在投資策略建模方麵所麵臨的最大挑戰，恰恰就是數據太多。

具體而言，一是數據越多，乾擾越大。

如果chatGpt所自動生成的量化投資模型過多聚焦在那些乾擾數據上，可能會導致其投資成效大打折扣；

二是chatGpt在對海量數據進行分析挖掘時，往往可能會忽視某些金融市場交易常識與投資準則和經濟學原理，令相關投資策略麵臨潛在的投資風險。

因此，越來越多歐美投資機構都在嘗試派遣程式員先過濾掉某些乾擾數據，再使用chatGpt進行投資策略建模；

或者在chatGpt開展數據分析挖掘環節，通過技術手段先植入相關金融市場交易常識與投資準則，提升投資策略的業績可預測性。

三、總結

金融機構在利用chatGpt技術逐步賦能場景方麵，有著巨大的想象空間。

在智慧營銷、智慧客服、風險識彆、代碼編程等方麵都是chatGpt較好的應用方向。

但是目前chatGpt並不能進行量化投資。

因為投資策略一個重要特點是時效性，不斷變化的宏觀和微觀事件對金融市場都會造成巨大的影響。

而chatGpt依賴於網絡上已有的海量文字數據，具有一定的滯後性。

所以，要將chatGpt等人工智慧技術應用在投資策略建模以獲得穩健的超額回報，還需相當長的時間來訓練模型。

但是，這並不意味著程式員與chatGpt互不相容。

一方麵chatGpt的海量數據分析挖掘能力，為程式員處理各類資訊數據並提升投資效率提供巨大的幫助，從而降低私募基金的運營成本和效率。

另一方麵程式員也能在chatGpt自動生成的投資模型時介入，過濾掉乾擾資訊，增加策略因子，使投資模型更加完善。

鑒於目前chatGpt在量化投資領域的應用時間較短，本文的分析也隻是基於目前所瞭解到的資訊，難免有紕漏。

隨著chatGpt不斷的自主學習和迭代，也許在不久的未來chatGpt在量化投資領域會為我們創造更多的價值。

目前chatGpt3.5版本是開放並免費的，chatGpt4.0版本是每個月20美元的收費，國內也有百度的文心一言、訊飛的星火等大模型已經上市，感興趣的小夥伴也可以自己使用嘗試下。

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