文章主题：GPT-4, ChatGPT, 量化投资
近日，GPT-4面世。其强大的代码代写功能，让程序员直呼“要失业了”。
不少吃瓜群众表示好奇：ChatGPT能否做量化投资，让人工智能来炒股？
中国证券报记者第一时间采访到多位量化人士了解到，对于量化投资，ChatGPT主要可以提高其中基础代码编程部分的效率，并非是投资策略研发的替代。
此外，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。业内专家表示，基于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。
ChatGPT也会量化投资？
🎉🚀震惊！AI技术新里程碑：GPT-4震撼登场！🔥✨日期：🔥3月23日🔥，全球科技巨头GitHub引领潮流，推出令人瞩目的Copilot X迭代升级——新一代代码创作神器！💻💼程序员们纷纷感叹：“未来编程，说变就变！”🗣️💻无需敲击键盘，只需轻声细语，代码就能自动成型？👀💻这不仅是技术的飞跃，更是效率革命的号角！当然，有人担忧AI取代人力引发就业变革，但别忘了，它也是助力创新、推动职业发展的催化剂。💼🤖让我们共同期待，这场科技与人类智慧的深度对话将如何引领未来编程的新篇章！📖🌐
在金融行业，同样涉及写代码、做编程的量化投资，是否也面临着同样的境况呢？
🌟金融巨变！投资者新宠ChatGPT引领潮流💡——揭秘智能投资新策略🔍在当今瞬息万变的金融市场中，一位名叫刘阳的业界领军人物，以其独特的视角揭示了新兴力量的崛起——ChatGPT，这个人工智能驱动的投资利器正在颠覆传统的交易思维。\📈以明泽投资证券交易部为例，刘总分享了一则生动案例：当他向超凡智慧的ChatGPT提出“构建预期盈利因子选股策略”的核心问题时，瞬间得到了精准且高效的代码响应。这不仅是技术的飞跃，更是智能投资理念的一次革新。\💻ChatGPT以其强大的算法和学习能力，迅速生成了专业的交易策略，让投资者在海量信息中捕获关键线索，实现精准决策。它不仅减少了人为错误，还提升了投资效率，为投资者开辟了一条通往财富的新路径。\💰对于那些寻求高效、智能化投资解决方案的投资者来说，ChatGPT无疑成为了一个值得信赖的伙伴。未来，随着AI技术的进步，我们期待更多创新策略从这样的智能平台上涌现，引领金融行业进入一个全新的纪元。\🚀#ChatGPT投资 #智能交易新时代 #金融技术创新
“代码逻辑与结构稳固，但仍需根据最新数据及本地环境进行细致调整，”业内专家刘阳指出，确保代码在实际运行中的最佳表现。🌟让每个细节都与时俱进，优化调试流程，提升整体效能。
来源：受访者提供
🌟在VS Code的编程旅程中，我发现了一个神器——ChatGPT代码自动补全插件！每当需要编写特定函数时，只需轻点键盘，在命令行中一吐需求，它就能迅速生成代码，为我铺好道路。然后，我可以根据自己的需求微调，这个过程简直提升了效率到一个新的高度。就像刘斌总监所说，这样的工具在实际编程场景中也能大大提高生产力。🚀
🌟🚀技术革新：ChatGPT引领编程新时代！💡曾经的手动编码繁琐冗杂，如今却因ChatGPT的出现而焕然一新！👨💻刘阳先生透露，这款人工智能巨擘已成功承担起底层代码的量化重任，将人类程序员的工作量大大减轻。🚀在公司当前的量化系统构建过程中，ChatGPT展现出的专业高级水平不亚于顶尖程序员，其代码编写能力令人惊叹。据统计，它几乎等同一名经验丰富的技术专家，为项目加速推进提供了强大支持。📊无需人工亲力亲为，ChatGPT的自动化编码能力正引领着软件开发的新潮流，让科技与效率无缝对接。🚀🚀未来，期待更多创新应用在ChatGPT的赋能下诞生，共同塑造数字化世界的新篇章！📖💻
🌟投资界智者发声：ChatGPT量化之路，效率提升新纪元🚀🌟吴家麒，思勰投资巨头，以其敏锐洞察力揭示ChatGPT在量化领域的潜在价值。💡他指出，尽管ChatGPT在编程和效率上展现出强大能力，但它并非量化世界的完全颠覆者。🔍首先，量化世界的门槛并非零基础，编程与量化知识的缺失使得ChatGPT难以大展拳脚。💻对于那些需要从零开始构建策略的人来说，ChatGPT更像是一个高效的学习工具而非直接操作者。💡其次，量化策略的核心——逻辑框架构建，是ChatGPT无法触及的领域。它依赖于人类的深度理解与复杂判断，这是机器暂时无法完全复制的智慧。🧠换句话说，ChatGPT在量化领域的应用更多是锦上添花，提升现有流程而非取代人力。💼对于成熟的投资策略，其背后的人性化思考和经验积累仍是不可替代的。SEO优化提示：ChatGPT, 量化编程, 效率提升, 人工智能, 量化策略, 逻辑框架, 投资领域, 人类智慧
并非人工替代
记者了解到，ChatGPT对于量化投资，主要是基础代码编程效率上的提升，并非投资策略研发的替代。
“ChatGPT能够‘写代码’是因为GPT模型的预训练数据中包含大量源代码，所以它可以按照提问信息来预测用户所需要的代码。”刘斌表示，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，也无法在股票市场无法完成一个精确的投资。
刘斌举例说，“化工行业的定价逻辑”“白酒行业过去几年的表现规律”这些问题ChatGPT等大语言模型在金融场景落地后是能够回答的，因为在过去的研报中可以找到很多类似的论述。
但“某个股票怎么样？”这个问题，它是无法给出一个准确的答案的，未来需要投研人员先确立一个选股框架，它可能会帮忙找出来。
吴家麒也进一步举例论证道，现在市场上很多数据和信息都是噪音，可能只有1%的有效信息。如果ChatGPT基于所有的信息进行拟合，可能出来的策略是无效的，或者说通过它在金融市场上来更迭量化策略，选取有效因子，效率会比较低。
但多位业内人士同时向记者提到，未来或会诞生能够熟练应用AI的“提问工程师”这一职业。同时，量化投资在招聘时，量化模型的主观架构能力会更被看重。“只有在对策略和模型有清晰认知的前提下，我们才能调动AI提高工作效率。”刘的阳表示。
暂不可接入投研系统
既然ChatGPT能够提升投研人员的工作效率，那么能否类似于微软将人工智能大语言模型技术引入Office一样，将ChatGPT接入基金公司的投研系统？
目前，针对这一问题多位业内人士对记者表示：可以接入人工智能大语言模型技术，但ChatGPT目前不行。
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。
“由于项目并不完全开源，目前ChatGPT对于投研端来说是一个技术黑箱，大家不清楚它输出内容的逻辑，它输出的内容可能和市场、和投研人员理解偏差很多。”某位业内人士对记者表示。
刘斌则提到，目前，投研系统接入类似的大语言模型，合规是首要面对的问题，可能存在信息泄漏的风险。也许等到国内的人工智能大语言模型在金融行业优化落地后，未来部署在本地，投研系统或可能实现接入类ChatGPT的功能。
业内人士表示，目前在公募、私募行业，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。
编辑：张祉璇
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
相关文章
