「ChatGPT炒股？不，它只是代码小能手」

🔥【GPT-4新动向】🔥投资者热议：ChatGPT能否引领量化投资革命？👩‍💻专业人士揭秘近期，ChatGPT的升级版GPT-4再次掀起投资界的热议，许多投资者跃跃欲试，幻想人工智能能成为股市的新舵手。然而，真相并非如此简单。👩‍💼资深量化专家们向中国证券报记者透露，尽管ChatGPT在基础代码编写层面展现出强大潜力，提高了效率，但它并不能完全替代策略研发的核心环节。量化投资，本质上是数学与金融的深度融合，策略的研发需要深度理解市场动态和复杂逻辑。ChatGPT虽然聪明，但目前的技术还难以捕捉到那些微妙的人性因素或瞬息万变的市场趋势。它更像是一个高效助手，而非策略制定者。📊对于投资者来说，拥抱技术进步的同时，也需要理性看待人工智能在投资领域的应用。保持对市场的敏锐洞察和扎实的专业知识，才是稳健投资的关键。💪#GPT-4量化投资#ChatGPT股市新秀#量化专家见解

🌟金融行业AI升级💡：尽管ChatGPT以其强大的智能潜力引发了广泛关注，但它在公募和私募的深度投资研究中尚未实现广泛应用。合规与数据安全是首要考量，国内大语言模型的研发预期将在未来为资管机构的投研环节带来可能的革新。那时，ChatGPT有望加速金融科技的智能化进程，引领行业迈向更高效、智能的新阶段。🌱

● 本报记者 杨皖玉

提升编程效率

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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？

🌟金融巨擘揭示ChatGPT投资新可能🔍——刘阳，明泽投资证券交易部掌舵者，以专业视角分享其与AI的奇妙互动。他向我们展示了如何巧妙地利用ChatGPT这一强大工具，通过一个简单的“编写预期盈利因子策略”指令，ChatGPT迅速生成了精炼的代码示例。投资者们可能对这段代码背后的逻辑感到好奇——它如何通过算法解析市场动态，筛选出潜在高收益股票。但请记住，这并非直接的投资建议，而是AI智慧与人类经验的结晶，为决策提供参考。这项技术展示了人工智能在金融领域的崭新应用，让投资策略更加智能化和高效。对于那些寻求创新和科技赋能的投资者来说，ChatGPT无疑提供了无限可能。但对于任何交易操作，我们始终强调，理性分析和专业判断是基石，不可盲目依赖AI。未来，随着AI技术的进步，这样的互动方式可能会越来越普遍，让我们拭目以待，共同见证金融行业的数字化转型。记得关注我们，获取更多关于人工智能与投资的深度解析！💪

“这些代码的逻辑关系和结构基本上没有问题，但需要结合最新的数据和本地系统进行调试。”刘的阳表示。

🌟利用VS Code的智能化工具，如ChatGPT插件，我在编程过程中享受到了极大的便利。只需在终端中简单输入需求，它就能自动生成所需的代码，为我提供初始框架。这样的操作让我能够快速构思并进行微调，效率显著提升。就像刘斌总监所说，这种技术真的像一个得力的助手，助力程序员的工作流程。🚀

🌟曾经的手动编码繁琐冗杂，如今却已化为AI的力量。💼ChatGPT正以其卓越的编程技能，引领我们步入高效自动化的新纪元。💡刘阳先生透露，他们团队的量化系统建设初期，ChatGPT已经轻松承担起专业高级程序员的工作量，极大地提升了代码编写的速度和质量。🚀随着技术的进步，这样的转变无疑将颠覆传统的软件开发模式，加速创新进程。 若要了解更多关于如何利用ChatGPT优化编码流程的深度见解，敬请关注我们的最新动态，让AI赋能你的工作！📚💻

而百亿量化私募思勰投资合伙人、总经理吴家麒表示，在目前阶段，ChatGPT主要是对量化编程进行一个效率提升，而非人工替代。“首先，一个完全不懂编程和量化的人是无法调动ChatGPT来做这些工作；其次，量化策略背后逻辑框架的构建，ChatGPT是完全无法替代人工的。”

不能替代投研端

记者采访调研了解到，ChatGPT对于量化投资，主要是基础代码编程效率上的提升，并非投资策略的研发替代。

“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一个精确的投资。

刘的阳表示，在股票市场，量化策略研发不是一劳永逸的，一个策略适用的时间、范围等都是有限的，所以ChatGPT只是一个能够提高效率的工具。代码的调试、策略的研发等还是需要研究人员。

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答案的，未来需要投研人员先确立一个选股框架，它才可能会帮忙找出来。

吴家麒认为，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。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，能否将ChatGPT接入基金公司的投研系统？

对此，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，输出的内容可能和市场、投研人员理解偏差很多。”某位业内人士表示。

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，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。