文章主题：GPT-4, ChatGPT, 量化投资, 代码生成工具
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，科技界的焦点瞬间聚焦——全球领先的代码存储平台GitHub以创新姿态引领潮流，带来了令人瞩目的Copilot X迭代升级。👀💻程序员们的心跳加速了！无需敲击键盘，只需轻声细语，Copilot X让编程变得如此轻松便捷，仿佛魔法般实现了“口述即成”的奇迹！ generar código con apenas un hilo de voz, ¿no es emocionante? 😎🔍当然，这样的技术革新引发了热议：自动化程度的提高是否预示着传统程序员角色的变革？🤔💻但请记住，它并非取代，而是携手共进。让我们期待这场技术与人才的协作新篇章！🤝💻SEO优化提示：GPT-4、GitHub Copilot X、代码生成、AI编程、未来就业趋势、技术创新等关键词在此处巧妙融入，提升搜索引擎可见度。
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？
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“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，以确保顺畅运行。” —— 专业人士指出
来源：受访者提供
🌟在VS Code编程之旅中，我发现了一个神器——ChatGPT代码自动补全插件！只需轻轻一唤，如需实现特定函数，我在命令行里提出需求，它立即生成代码，为我搭建好基础。然后，我可以在此基础上进行微调，这简直提升了我的工作效率到一个新的高度！🌟嘉实基金的刘斌总监也分享了类似的经验，ChatGPT的强大功能正逐渐改变着程序员们的日常开发模式。💻
🌟🚀技术革新：ChatGPT引领编程新时代！💡曾经的手动编码繁琐冗长，但现在，得益于人工智能的进步，这一过程已悄然改变。据业内专家刘阳透露，ChatGPT正以惊人的效率替代人工，成为底层代码编写的得力助手。🌈在公司的量化系统构建初期，ChatGPT的代码编写能力堪比高级程序员，大大减少了前期的繁琐工作量。无需担心人力成本飙升，AI的力量正在为软件开发注入新的活力。💻💼未来，随着技术的迭代升级，ChatGPT无疑将引领编程领域进入一个更高效、智能化的新阶段。我们期待看到更多创新成果，让代码书写变得更简单，更智慧。🔥🚀
🌟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着独到见解。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，而非直接取代人类的全栈解决方案。🌍👨💻对于非技术背景的人来说，想驾驭ChatGPT进行量化工作犹如攀登高峰，需要深厚的专业知识和技能积累。它更像是一个高效助手，帮助程序员优化代码，提升效率，而非独立完成策略设计。💡🔍然而，量化策略的核心——逻辑框架构建，其深度与复杂性远超ChatGPT的理解范畴。这涉及到人类的直觉、判断和经验，是机器无法完全复制的智慧所在。👩💻吴总强调，尽管ChatGPT带来了变革，但它在量化领域的角色更多是辅助而非颠覆。未来，它将与人类智慧相辅相成，共同推动量化投资领域的发展。🤝SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT量化提升”、”技术替代人工”、”量化策略逻辑框架”等，并保持内容的连贯性和信息丰富性。
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。
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