人工智能时代来临：GPT-4和ChatGPT带来的量化投资革命

风险与机遇 10个月前 lida

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文章主题：GPT-4, 代码代写, 量化投资, 人工智能

666ChatGPT办公新姿势，助力做AI时代先行者！

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？

近期，人工智能领域的重要突破性成果GPT-4正式亮相。在3月23日的全球开发者盛会中，全球最大的代码托管平台GitHub推出了其新一代的代码辅助工具——GitHub Copilot X。这一创新性的工具引发了广大开发者的热议，许多人惊呼：“只需动动嘴唇，代码就能自动生成？”“程序员的未来是否要在失业的边缘挣扎？”

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？

作为一名专业的文章写作高手，我会将原文进行重新组织，使其表达更加专业和具有深度。在金融领域，尤其是证券交易领域，技术的发展和应用已经越来越广泛。近日，我国知名投资机构明泽投资的证券交易部总经理刘的阳先生，就地向记者分享了一个有趣的例子，展示了人工智能助手ChatGPT在股票交易中的强大能力。据他所述，刘的阳先生曾向ChatGPT发出一个指令，要求其编写一份预期盈利因子选股策略代码。令人惊讶的是，ChatGPT在短时间内为他返回了一份精确的程序代码。这一事件不仅凸显了人工智能在金融领域的潜力，同时也让我们对未来的科技发展充满了期待。

在我看来，这些代码的逻辑结构和基本功能都是可靠的。然而，为了确保其完美运行，我们需要将其与最新的数据以及本地系统进行调试。这是因为在实际应用中，代码可能会受到特定环境的影响，因此我们需要根据实际情况对其进行相应的调整和优化。刘的阳先生也强调了这一点，并向记者表示，通过这种方式，我们能够确保代码在各种情况下都能表现出最佳性能。

来源：受访者提供

作为一名程序员，我发现使用 ChatGPT 自动填写代码的插件极大地提高了我的工作效率。例如，当我需要实现一个函数时，只需在命令行中输入我的需求，插件便会自动生成相应的代码。在此基础上，我可以进一步调整和修改，从而更好地满足我的需求。正如嘉实基金增强风格投资总监刘斌所言，他在使用类似工具时也取得了相似的成果。这种技术的应用，无疑为我们的工作带来了巨大的便利。

在过去，实现这些基础代码的编写主要依赖人工操作。然而，随着人工智能技术的发展，我们现在已经可以利用 ChatGPT 来完成这项任务。据刘的阳介绍，目前公司的量化系统正在构建过程中，而 ChatGPT 在编写代码方面表现得出了不起，其效率相当于一个专业的高级程序员。

作为量化投资领域的专家，思科创投合伙人兼总经理吴家麒向媒体透露，当前阶段，ChatGPT主要是提高量化编程的效率，而非取代人工。他解释道：“首先，对于不懂编程和量化的专业人士来说，无法利用ChatGPT来执行相关任务；其次，在量化策略构建的逻辑框架方面，ChatGPT也无法替代人工的智慧。”

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。