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：2023年3月23日，科技界的不朽瞬间！全球最大代码库GitHub引领潮流，以创新的GitHub Copilot X掀起了代码革命风暴！💻💼程序员们纷纷惊叹：“未来编程，口述即成！”无需敲击键盘，只需轻声细语，代码就能自动编织！ generar código sin esfuerzo, la tecnología avanza con fuerza! 💻💬然而，这并非担忧失业的时刻，反而预示着技能转型的新篇章。AI与人类智慧交织，催生出高效协作的新生态。💻💼🤖让我们期待这场技术盛宴如何重塑代码编写，开启智能编程新时代！💡🚀
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💡——揭秘智能交易新策略🔍在瞬息万变的证券交易世界里，一位名叫刘阳的业界领军人物，以其独到眼光揭示了新兴力量的崛起——ChatGPT，这个AI语言模型正颠覆传统的投资决策过程。\📈以一个生动场景为例，刘总向我们展示了ChatGPT的强大能效：他轻点触屏，向这位智慧助手发送了一道看似寻常却蕴含深意的任务——”编写预期盈利因子选股策略代码”。瞬间，ChatGPT以其精准且高效的响应，生成了专业级的程序代码，让复杂交易逻辑变得简洁易懂。\💻相较于传统的依赖人工经验的方法，ChatGPT的出现无疑为投资者提供了更为精确和个性化的投资建议，它的代码生成能力就像金融领域的瑞士军刀，无论策略多么独特，都能迅速适应并优化。这不仅提高了决策效率，更开启了智能投资的新篇章。\📈🚀对于那些寻求创新、拥抱科技的投资者来说，ChatGPT无疑是他们手中的一把利剑，引领着未来的交易趋势。让我们共同期待，这个AI语言模型如何在金融领域继续书写传奇！🏆🔍
“代码逻辑与结构稳固，但需结合最新数据及本地环境进行细致调试，”业内专家刘阳指出，确保代码在实际运行中的最佳效能。
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，在命令行中一吐心愿，它就能迅速生成代码，为我铺就创新之路。这不仅提升了我的工作效率，还让我能更专注于代码的微调和优化。就像刘斌总监所说，这样的工具确实让编程变得更加高效流畅。🚀
🌟🚀技术革新：ChatGPT引领编程新时代！💡曾经的手动编码繁琐冗杂，如今却迎来了革命性的转变。据业内专家刘阳透露，ChatGPT正以惊人的效率替代人工，成为底层代码的大能者。🌍💻在公司的量化系统构建过程中，这个AI语言模型已经展现出了堪比资深高级程序员的编程实力，其代码编写能力令人惊叹！🔥无需再为复杂的代码量头疼，ChatGPT的自动化处理让基础工作变得轻松快捷。它不仅提高了生产力，还推动了整个行业的数字化进程。🚀💻未来，这样的技术革新将引领我们步入一个更智能、高效的编程世界。🏆SEO优化提示：使用“ChatGPT”、“编程自动化”、“底层代码”和“高级程序员”等关键词，同时融入相关行业术语和积极的预测性表述。
🌟投资界智者发声：ChatGPT量化之路，效率提升新纪元🚀🌟私募巨头吴家麒，这位百亿量化领军人物，对ChatGPT在量化编程领域的潜力有独到见解。他表示，尽管ChatGPT展现出强大的计算能力，但它目前更多是作为工具，而非直接取代人工的全链条解决方案。🌍👨💻对于非技术背景的人来说，ChatGPT或许能简化编程过程，提高效率，但其核心策略的逻辑构建，仍是人类智慧的结晶。 kode by ChatGPT ≠ code by human mind 🤖吴总强调，量化策略的精髓在于深度理解市场动态与复杂逻辑，这需要深厚的专业知识和人性化的判断，ChatGPT尚无法完全复制。👩💻因此，ChatGPT在量化领域的角色更像是一个得力助手，而非颠覆者。它将推动行业进步，而非取代。🌱#ChatGPT #量化投资 #技术与人工边界
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。
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
