自打ChatGPT横空出世，就有头脑灵活的人开始钻研怎么用它赚钱。
用来写文案，用来生成艺术品，用来制作网课。只有你想不到，没有AI做不到。
当然，离钱最近的还是金融投资。
不论是交易员还是散户，都想凭借强大AI的加持，在波谲云诡的二级市场“杀”出一条血路。
AI究竟会成为人手一个的巴菲特，还是一把新鲜出炉的割韭菜镰刀，整个行业都在观望。
回报率超500%？
今年最先引发热潮的，是美国佛罗里达大学的一项研究。
🌟研究人员利用ChatGPT的强大语言处理能力，对海量上市公司新闻标题进行了情感分析，旨在揭示其对公司股价的影响程度。📚接着，他们巧妙地构建了一个基于复杂算法的“ChatGPT股市表现指标”，以此来模拟和评估ChatGPT对于股票市场的预测能力。📊然而，值得注意的是，这个指数并非直接与实际股市回报挂钩，而是作为一种工具，帮助我们理解人工智能在金融领域的潜力。🚀尽管其中可能包含一定的商业元素，但重要的是，内容的核心——对市场情绪的解读和数据分析，依然保持了其学术价值。🌐
投资界的一则令人瞩目的消息揭示了人工智能ChatGPT在金融交易策略上的惊人潜力。研究员遵循其提供的“多空策略”，巧妙地买卖那些伴随着好消息和坏消息的公司股票，仅用了一年左右的时间，就实现了高达500%的丰厚回报。相比之下，同期投资标普500ETF的投资者们却遭受了12%的亏损，两者形成了鲜明的业绩反差。这一案例不仅验证了ChatGPT在金融决策中的精准性，也为投资者们带来了全新的思考——智能技术正在逐步改变传统的投资方式。
对于这项结果，业内有一些看法。
🌟作为一名资深文章撰写者，我了解到量化私募领域的专家梁嘉（隐去具体身份）曾提及，早在情绪分析研究之前，业界已广泛应用各类算法来解析新闻标题的情感色彩。此类分析不仅局限于标题，公告和研报等关键文档也是情感分析的重要数据来源，它们共同构成了信息海洋中的关键信号。🚀
🌟ChatGPT以其超凡的语言智慧与强大的逻辑推理技能，相较于传统情感分析，无疑展现出更高的优越性和准确性，引领着这一领域的革新。它的精准预测力和显著优势，使得分析结果更具说服力和信赖度。🚀
这个优势在研究中也有体现。
✨🚀Oracle股价波动预警！👀研究人员关注到，Rimini Street在与Oracle的诉讼中遭受63万美元巨额罚款，引起了Ravenpack情绪分析系统的深度关切。一抹悲观的情绪色彩，通过-0.52的负面得分清晰显现，这无疑对Oracle公司的股票表现构成了潜在压力。投资者们需密切关注这一动态，以防股价波动造成损失。🚀✨
🎨ChatGPT的见解并非负面，相反，它被视为积极催化剂。Oracle可能因Rimini Street的罚款事件，增强了市场对其知识产权保护实力的认知，进而激发了消费者对其产品和服务的更大兴趣和需求。投资者信心的提升，无形中强化了Oracle的品牌价值与市场需求之间的良性循环。🌍
由此可以看出，相较传统工具ChatGPT在理解自然语言时，对上下文及其含义有更深刻的思考。
美国纽约拍摄的摩根大通标志 图源新华社
华尔街的AI“军备竞赛”
学术界刚刚丢完炸弹，业内就有人忍不住要下实盘。
据外媒报道，五月中旬一家名为Autopilot的金融服务公司在公司原有的投资组合之外，新建了一个ChatGPT主导的投资计划，并交给它5万美元初始资金，想看看ChatGPT能否战胜对冲基金。
其核心与佛罗里达大学研究项目相同，让AI分析1万篇新闻和100家公司的报告，然后构建一个由20只股票组成的投资基金，每周更新一到两次持仓。
最初选择的股票包括伯克希尔·哈撒韦、亚马逊、dr.horton和Davita Health等。两周后，该投资组合上涨了约2%，基本上和大盘持平。
在这场实验中，有超过2.5万交易员下场，共押注了1514万美元，平均每人押注近600美元，并且数字还在不断增长之中，可见大家对AI投资热情之高。
这把AI革命燃起来的火也烧到了华尔街。
根据咨询公司Evident的数据，在最热情高涨的银行中，空缺职位招聘约四成与AI相关，例如AI数据工程师和量化类岗位，还有AI治理和道德类岗位。
“华尔街一哥”摩根大通近日被曝正在开发类似ChatGPT的人工智能服务“IndexGPT”，为客户选股，可能是第一家向客户推出这类服务的老牌金融机构。
此外，包括高盛和摩根士丹利在内的多家银行已经开始在内部对ChatGPT进行测试；德意志银行在用AI扫描富裕客户的投资组合；荷兰国际用来筛选潜在违约对象……每一家都在摩拳擦掌地准备拥抱新技术。
那么，AI真的准备好了吗？
交易员在美国纽约证券交易所内工作 图源新华社
“韭菜镰刀”还是“散户之光”？
就ChatGPT而言，业内普遍还是将其当作决策的辅助工具。
梁嘉认为，在量化投资方面，目前ChatGPT的局限就在于它没有办法产生自己的策略灵感。
当研究员有一个好的投资想法，ChatGPT可以通过高效的数据收集和处理能力、编程能力、文本分析能力等来加速这个想法的实现，但是想法本身才是投资赚钱的关键。
另外，相对于需要处理海量信息的量化研究员，做“深度”的细分领域研究员专注于个别几只股票，他们可以通过经验判断、线下调研等方式来做更深入的研究，可能对这类工具的依赖也会更轻。
投资中产生的“羊群效应”也是业内人士所担心的问题。
短线交易的底层逻辑是“零和博弈”，如果未来大家都用相似的大模型投资工具做短线投资，很有可能因为某些新闻事件就一窝蜂地集中投资，导致策略失效，大家都难以获得很好的回报。
而长线交易则需要投资者有更加综合的判断能力和行业经验，以ChatGPT目前的水平是很难达到这种程度的。
但对于普通股民来说，ChatGPT的出现可能成为一个强大的赋能。
原先很多投资分析手段技术门槛较高，对散户们不太友好。但是有了ChatGPT后，散户们可以通过工具学习来检验、实现自己好的投资想法，可能会改变证券交易现有的模式。
不过可以肯定是，随着不断探索和开发为金融行业量身定制的大语言模型，金融决策过程的准确性和效率将大幅提升。
至于谁能在技术迭代后笑傲股海，这又是二级市场不可预测的魅力所在了。
（来源：潮新闻）
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