文章主题：量化投资, ChatGPT, 程序员, 投资效率
21世纪经济报道记者 陈植 上海报道
随着ChatGPT迅速崛起，它在投资策略建模方面能否替代程序员，正成为金融市场一大热门话题。
🚀金融界新动向！🔍全球量化投资者正悄然转向ChatGPT，引领创新投资战术！📈据业内消息透露，这些顶尖团队正在积极测试这一AI技术在实际交易中的潜力，期待开启智能交易的新篇章。💼ChatGPT以其强大的学习和适应能力，或许将颠覆传统的投资决策方式，为金融市场注入一股清新活力。👩💻未来，我们或将见证更多基于人工智能的智能投资策略崭露头角！🌐SEO优化提示：量化投资、ChatGPT、AI交易、金融创新
值得注意的是，在国内量化投资领域，ChatGPT能否替代程序员，同样颇受争议。
🌟量化私募专家揭示：ChatGPT虽火，投资策略迭代背后仍是程序员的高效优势🔍随着金融科技的进步，ChatGPT以其强大的语言生成能力引发了金融市场的热议，对于投资策略的创新迭代被寄予厚望。然而，业内资深人士透露，尽管ChatGPT在策略升级上带来了可能的变革，但在实际操作层面，程序员的专业技能和不可替代的角色依然稳固。\📈量化私募领域，程序员们凭借深厚的技术功底和严谨的逻辑思维，对提升投资效率有着无可比拟的优势。他们的代码逻辑与数据分析能力，远非AI模型所能轻易复制。在瞬息万变的投资市场中，这种精准且稳定的执行力量是任何技术革新都无法忽视的。\💼尽管ChatGPT带来了新的可能，但投资领域的核心仍是那些用实际行动推动策略迭代的专业人士。未来，两者或许会形成互补，共同推动行业的发展，而非取代彼此的位置。🚀
“事实上，ChatGPT等人工智能技术之所以在投资策略建模领域受到重视，一大重要原因是它能基于海量数据的分析挖掘，找到一些不为大家所知的投资规律，但这些投资规律能否在实盘交易环节发挥作用，仍是未知数。”一位国内量化私募基金人士向记者指出。首先，金融市场里的信息与回报之间的因果关系相当复杂，ChatGPT完全依赖信息数据挖掘分析，未必能完全掌握上述复杂因果关系；其次，金融市场交易的实质，依然是人们不同情绪与心态的博弈，但ChatGPT未必能精准掌握各类交易人群的情绪与心态变化，进而做出最佳的投资决策。
一位量化交易领域的专业人士指出，当前程序员具备三大无可替代的核心竞争力。首先，随着数据量的爆炸性增长，他们能运用独特技能处理海量信息，由量化工程师构建高效的数据处理系统至关重要。其次，快速的程序迭代对私募基金的发展至关重要，程序员的灵活性确保了业务扩展和策略优化。最后，交易成本中的细微问题直接影响业绩，程序员的专业知识能够针对性地解决投资策略执行过程中的各类挑战。这些能力不仅保证了行业的技术实力，也利于搜索引擎优化，提升相关关键词的搜索排名。
🌟投资效能升级是量化私募实现超额收益的关键推动力🌟程序员的专业技能，无疑是这一过程中的重要引擎🔥他们对提高投资效率的理解和执行力，远超常人，这是他们在竞争激烈的市场中立于不败之地的硬实力💪通过优化代码和算法，他们不仅确保了投资策略的精准执行，更可能引领行业创新，提升整体运营效率。SEO优化提示：#量化私募 #程序员优势 #投资效率升级
上述国内量化私募人士向记者直言，目前他们也在尝试将ChatGPT等AI人工智能科技应用在投资策略建模领域，但他们发现，程序员的作用依然难以被替代。究其原因，一是ChatGPT自动生成的量化投资策略未必“完美”，需要程序员根据实际交易环境做出优化改良，才能在实战环境创造更佳业绩；二是金融交易的实质是人们心态与情绪的博弈，更需要程序员根据最新的金融市场情绪变化，对某些ChatGPT所生成的投资策略进行取舍，确保相关私募产品不会“踩雷”。
5月6日，“股神”巴菲特在伯克希尔哈撒韦年度股东大会表示，人工智能可以改变全球的面貌，却改变不了人的想法和行为。
程序员缘何难以替代
ChatGPT自动生成的投资策略能否“跑赢”程序员研发的金融产品，正日益受到金融市场的密切关注。
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🌟投资界热议：ChatGPT的投资策略并非万能公式🔍虽然个别案例引起了轰动，但华尔街资深对冲基金经理警告，短期业绩并不能保证ChatGPT生成的投资策略在长期竞争中持续领先热门基金产品🏆。他们亲身体验过尝试通过这款人工智能工具构建策略的过程，遗憾地发现，ChatGPT自动生成的量化投资方案往往无法在实际交易环境中产生稳定的回报预期。\📈诚然，ChatGPT以其创新和灵活性吸引了投资者的目光，但其生成的投资建议还需经过严谨分析和实践检验。金融市场变幻莫测，每个成功的投资决策背后都需要深入研究和个体判断，而非单纯依赖技术工具的输出。\📊对于寻求投资指导的投资者来说，保持警惕，结合专业的金融知识和经验，才是明智之举。毕竟，长期稳健的投资策略并非一蹴而就，而是需要时间和耐心的积累与调整。\🎯#ChatGPT投资# #金融市场动态# #理性投资建议
他直言，任何量化投资策略要进入实战交易环境，首先要在模拟实盘环节与回测系统取得成功，但他们经过模拟实盘与回测研究发现，多数由ChatGPT自动生成的量化投资策略都遭遇“业绩滑铁卢”。究其原因，一是有些ChatGPT所生成的投资策略缺乏良好的外部柜台交易环境，导致其实际业绩远远低于预期值，二是有些ChatGPT所生成的投资策略与当前资本追逐热点“完全不匹配”，导致业绩很快“一落千丈”。
上述国内大型量化私募机构CTO告诉记者，投资机构开展模拟实盘与回测研究的最终目的，就是进行实盘交易。在构建回测系统环节，最常见的一点是要保证回测和实盘的一致性。这同样离不开程序员的努力。
“这背后，是不同投资策略需要不同的交易系统与回测系统，这一方面需要程序员针对投资策略特性进行特定优化，从而获得较好的回测系统或实盘系统，另一方面程序员需通过对投资策略在模拟实盘与回测系统的业绩进行分析汇总，找出相关问题进行针对性地调整解决，进一步提升投资策略的投资效率。”他指出。这恰恰是程序员难以被各类AI取代的核心优势。目前，程序员对投资效率的提升，还体现在交易的方方面面，比如在实际环节，研究员通常会在限定时间内开展更多的回测尝试，比如尝试不同的参数，不同的策略，不同的模型或下单方式等，从而给投资策略创造更好的外部柜台交易环境等，以争取更高超额回报；此外，程序员可以尽量减少额外的资源占用，进一步提升研发效率。
前述华尔街对冲基金经理向记者指出，目前ChatGPT在投资策略建模与应用过程面临的另一大短板，是投资机构很难了解ChatGPT所生成的投资策略背后的“投资逻辑”。具体而言，越来越多欧美投资机构发现ChaGPT所生成的投资策略就像是一个“盲池”，没人知道它到底对哪些数据做出分析挖掘，找到哪些投资规律，这些投资规律的逻辑是否“合情合理”，能否在实战交易环节创造可观回报。
此外，不少欧美量化投资对冲基金不清楚ChatGPT所生成的投资策略能否在不同柜台交易环境均创造可观的回报。事实上，同一个投资策略在性能截然不同的柜台交易环境下，往往会产生较大的收益差距。但要创造良好的柜台交易环境，同样离不开程序员的协助。
“目前，我们更倾向于将ChatGPT自动生成的投资策略与程序员研发的投资因子与外部柜台交易环境进行融合，通过彼此的扬长补短，令投资策略创造更佳的业绩表现。”这位华尔街对冲基金经理指出。
ChatGPT在投资策略建模的“短板”
在业内人士看来，ChatGPT之所以被众多欧美投资机构用于研发新的投资策略，一个重要原因是它能对海量数据进行分析挖掘，找到不少不为公众所知的投资规律。
目前，ChatGPT覆盖的数据量达到约1750亿个变量，涵盖过去数十年的各类文本资料。
但与此同时，也有不少欧美投资机构发现ChatGPT在投资策略建模方面所面临的最大挑战，恰恰就是“数据太多”。
具体而言，一是数据越多，“噪音”越大。若ChatGPT所自动生成的投资模型过多聚焦那些“噪音”数据（即未必能对投资成效发挥直接作用的高价值数据），可能会导致其投资成效“大打折扣”；二是ChatGPT在对海量数据进行分析挖掘时，往往可能会忽视某些金融市场交易常识与投资准则（或是经济学原理），令相关投资策略面临潜在的投资风险。
因此，越来越多欧美投资机构都在尝试人工介入，即派遣程序员要么先过滤掉某些“噪音”数据，再使用ChatGPT进行投资策略建模；要么在ChatGPT开展数据分析挖掘环节，通过技术手段先植入相关金融市场交易常识与投资准则，提升其投资策略的“可解释性”与“业绩可预测性”。
在前述国内大型量化私募机构CTO看来，这的确给量化投资机构程序员提成新的挑战，一方面随着数据量达到PB级别，程序员出身的量化工程需需要构建专门的技术栈系统，对海量数据进行处理；另一方面程序员需要适应更快的AI技术或投资建模迭代速度，以支持私募机构相关业务发展。
在业内人士看来，要将ChatGPT等人工智能技术应用在投资策略建模以获得稳健的超额回报，还需相当长的征途。但是，这并不意味着程序员与AI技术互不兼容。一方面ChatGPT等AI技术的海量数据分析挖掘能力，为程序员处理各类信息数据并提升投资效率提供巨大的帮助，另一方面程序员也能根据模拟实战业绩汇总分析，为众多ChatGPT等人工智能技术自动生成的投资模型创造更好的柜台交易环境与策略优化赋能，从而令后者在实战环节创造更佳的业绩表现，助力私募产品业绩更上一层楼。
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