ChatGPT能否取代程序员？金融市场的热议与现实挑战

记者 陈植 上海报道

随着ChatGPT迅速崛起，它在投资策略建模方面能否替代程序员，正成为金融市场一大热门话题。

🔍【量化投资新趋势】🚀 据业内消息透露，全球一些顶尖的量化投资团队正在积极探索如何利用ChatGPT开启投资新篇章。他们正积极实践，试图通过这款人工智能工具，在实际交易中验证其潜力。这无疑为金融领域带来了创新思维的火花，引发了对其在投资决策中的效能的深度探讨。投资者们需密切关注这一动态，以捕捉科技与金融交汇的新机遇。🌍

值得注意的是，在国内量化投资领域，ChatGPT能否替代程序员，同样颇受争议。

🌟量化私募专家揭示：尽管ChatGPT引领投资策略创新，但程序员在提升效率上仍是无可比拟的存在🔥在金融领域的技术革新中，ChatGPT以其强大的智能化潜力引发了广泛关注，许多量化私募人士对此寄予厚望，期待其能在策略优化上带来革命性变化。然而，据行业内部人士透露，尽管这一新兴技术带来了高度的可能性，实际操作层面，程序员的专业技能和经验仍然是投资效率提升的关键因素。\📈诚然，ChatGPT通过机器学习和算法优化，能够快速适应市场动态并生成策略建议，但这并不能完全取代人类在复杂决策中的判断力和执行能力。毕竟，精准的投资决策往往需要对数据的深度理解和人性化的解读，这些都是程序员难以复制的优势。\💼因此，尽管ChatGPT为投资领域带来了新的可能，但在当前阶段，程序员的角色仍不可或缺，他们以扎实的技术基础和经验丰富的操作，确保了投资策略的有效落地和执行效率的提升。\🏆#量化私募 #ChatGPT #程序员优势

“事实上，ChatGPT等人工智能技术之所以在投资策略建模领域受到重视，一大重要原因是它能基于海量数据的分析挖掘，找到一些不为大家所知的投资规律，但这些投资规律能否在实盘交易环节发挥作用，仍是未知数。”一位国内量化私募基金人士向记者指出。首先，金融市场里的信息与回报之间的因果关系相当复杂，ChatGPT完全依赖信息数据挖掘分析，未必能完全掌握上述复杂因果关系；其次，金融市场交易的实质，依然是人们不同情绪与心态的博弈，但ChatGPT未必能精准掌握各类交易人群的情绪与心态变化，进而做出最佳的投资决策。

一位量化交易领域的专业人士指出，当前程序员具备三大无可替代的核心竞争力：首先，随着大数据时代的加速演进，他们熟练掌握的数据处理技术栈对于海量数据的高效分析至关重要，这正是由量化工程师团队凭借专业技能搭建的系统架构；其次，快速适应程序更新迭代的能力使得私募基金在业务扩展和技术创新上更具活力；最后，交易策略执行中的细微问题往往决定业绩成败，程序员的专业针对性能够精准解决策略实施过程中的各类挑战。这些优势不仅保证了行业的技术实力，也利于搜索引擎优化，提升相关关键词的搜索排名。

🌟投资效能的显著增长是量化私募实现丰厚超额收益的关键因素，程序员的专业技能在此过程中发挥无可替代的作用。他们的高超技术能力往往直接关联到投资策略的优化和执行效率的提升。🌍

上述国内量化私募人士向记者直言，目前他们也在尝试将ChatGPT等AI人工智能科技应用在投资策略建模领域，但他们发现，程序员的作用依然难以被替代。究其原因，一是ChatGPT自动生成的量化投资策略未必“完美”，需要程序员根据实际交易环境做出优化改良，才能在实战环境创造更佳业绩；二是金融交易的实质是人们心态与情绪的博弈，更需要程序员根据最新的金融市场情绪变化，对某些ChatGPT所生成的投资策略进行取舍，确保相关私募产品不会“踩雷”。

5月6日，“股神”巴菲特在伯克希尔哈撒韦年度股东大会表示，人工智能可以改变全球的面貌，却改变不了人的想法和行为。

程序员缘何难以替代

ChatGPT自动生成的投资策略能否“跑赢”程序员研发的金融产品，正日益受到金融市场的密切关注。

🔥【ChatGPT引领潮流？】Finder.com最新数据揭秘！🚀🔥震惊市场！据Finder.com最新实验数据显示，ChatGPT推荐的38家上市公司的股票组合在短短五周内，净值涨幅高达4.9%，这可是个亮眼的成绩单！相比之下，Interactive Investor的10只热门基金产品平均收益仅为-0.8%，两者表现形成鲜明对比。🔥投资者们纷纷将目光投向了ChatGPT，这个AI语言模型正以惊人的速度引领投资新风尚。它背后的智慧与精准分析，让这些公司股票展现出强劲的增长势头。🔍值得注意的是，这样的增长并非偶然，而是技术进步与市场需求的双重驱动。ChatGPT的推荐算法无疑为投资者提供了更个性化的选择，帮助他们在信息海洋中快速找到价值所在。🎯尽管Interactive Investor作为老牌投资平台，其地位不容忽视，但面对新兴力量的挑战，他们或许需要重新审视并调整策略。📈对于那些寻求创新和高回报的投资者来说，ChatGPT推荐的股票组合无疑是一份值得考虑的投资建议。但请记住，任何决策都应基于全面研究和谨慎分析。📚SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT投资表现”, “新兴力量挑战”, “个性化选择”等，同时保持内容自然流畅。

🌟投资界热议：ChatGPT的投资策略并非万能公式🔍虽然个别案例引发关注，但华尔街资深对冲基金经理警告，短期业绩并不能保证ChatGPT生成的策略在长期竞争中持续领先热门基金产品🏆。他们亲身体验过尝试通过这款AI工具构建投资策略的过程，遗憾地发现，ChatGPT自动生成的量化交易建议往往无法在实际交易环境中产生稳定的回报预期。\📈诚然，技术的进步带来了便利，但投资决策并非简单的代码复制。每个市场环境都有其独特性，需要深入理解与长期观察才能制定出切实可行的战略💡。对于投资者来说，谨慎对待任何AI生成的建议，结合自己的专业知识和经验才是明智之举。\🏆ChatGPT或许能提供一些灵感，但它并不能替代专业的金融分析和决策。在追求卓越的路上，我们还需保持对细节的关注和对风险的敬畏之心🌈。#ChatGPT投资# #专业策略# #稳健投资

他直言，任何量化投资策略要进入实战交易环境，首先要在模拟实盘环节与回测系统取得成功，但他们经过模拟实盘与回测研究发现，多数由ChatGPT自动生成的量化投资策略都遭遇“业绩滑铁卢”。究其原因，一是有些ChatGPT所生成的投资策略缺乏良好的外部柜台交易环境，导致其实际业绩远远低于预期值，二是有些ChatGPT所生成的投资策略与当前资本追逐热点“完全不匹配”，导致业绩很快“一落千丈”。

上述国内大型量化私募机构CTO告诉记者，投资机构开展模拟实盘与回测研究的最终目的，就是进行实盘交易。在构建回测系统环节，最常见的一点是要保证回测和实盘的一致性。这同样离不开程序员的努力。

“这背后，是不同投资策略需要不同的交易系统与回测系统，这一方面需要程序员针对投资策略特性进行特定优化，从而获得较好的回测系统或实盘系统，另一方面程序员需通过对投资策略在模拟实盘与回测系统的业绩进行分析汇总，找出相关问题进行针对性地调整解决，进一步提升投资策略的投资效率。”他指出。这恰恰是程序员难以被各类AI取代的核心优势。目前，程序员对投资效率的提升，还体现在交易的方方面面，比如在实际环节，研究员通常会在限定时间内开展更多的回测尝试，比如尝试不同的参数，不同的策略，不同的模型或下单方式等，从而给投资策略创造更好的外部柜台交易环境等，以争取更高超额回报；此外，程序员可以尽量减少额外的资源占用，进一步提升研发效率。

前述华尔街对冲基金经理向记者指出，目前ChatGPT在投资策略建模与应用过程面临的另一大短板，是投资机构很难了解ChatGPT所生成的投资策略背后的“投资逻辑”。具体而言，越来越多欧美投资机构发现ChaGPT所生成的投资策略就像是一个“盲池”，没人知道它到底对哪些数据做出分析挖掘，找到哪些投资规律，这些投资规律的逻辑是否“合情合理”，能否在实战交易环节创造可观回报。

此外，不少欧美量化投资对冲基金不清楚ChatGPT所生成的投资策略能否在不同柜台交易环境均创造可观的回报。事实上，同一个投资策略在性能截然不同的柜台交易环境下，往往会产生较大的收益差距。但要创造良好的柜台交易环境，同样离不开程序员的协助。

“目前，我们更倾向于将ChatGPT自动生成的投资策略与程序员研发的投资因子与外部柜台交易环境进行融合，通过彼此的扬长补短，令投资策略创造更佳的业绩表现。”这位华尔街对冲基金经理指出。

ChatPDT在投资策略建模的“短板”

在业内人士看来，ChatGPT之所以被众多欧美投资机构用于研发新的投资策略，一个重要原因是它能对海量数据进行分析挖掘，找到不少不为公众所知的投资规律。

目前，ChatGPT覆盖的数据量达到约1750亿个变量，涵盖过去数十年的各类文本资料。

但与此同时，也有不少欧美投资机构发现ChatGPT在投资策略建模方面所面临的最大挑战，恰恰就是“数据太多”。

具体而言，一是数据越多，“噪音”越大。若ChatGPT所自动生成的投资模型过多聚焦那些“噪音”数据（即未必能对投资成效发挥直接作用的高价值数据），可能会导致其投资成效“大打折扣”；二是ChatGPT在对海量数据进行分析挖掘时，往往可能会忽视某些金融市场交易常识与投资准则（或是经济学原理），令相关投资策略面临潜在的投资风险。

因此，越来越多欧美投资机构都在尝试人工介入，即派遣程序员要么先过滤掉某些“噪音”数据，再使用ChatGPT进行投资策略建模；要么在ChatGPT开展数据分析挖掘环节，通过技术手段先植入相关金融市场交易常识与投资准则，提升其投资策略的“可解释性”与“业绩可预测性”。

在前述国内大型量化私募机构CTO看来，这的确给量化投资机构程序员提成新的挑战，一方面随着数据量达到PB级别，程序员出身的量化工程需需要构建专门的技术栈系统，对海量数据进行处理；另一方面程序员需要适应更快的AI技术或投资建模迭代速度，以支持私募机构相关业务发展。

在业内人士看来，要将ChatGPT等人工智能技术应用在投资策略建模以获得稳健的超额回报，还需相当长的征途。但是，这并不意味着程序员与AI技术互不兼容。一方面ChatGPT等AI技术的海量数据分析挖掘能力，为程序员处理各类信息数据并提升投资效率提供巨大的帮助，另一方面程序员也能根据模拟实战业绩汇总分析，为众多ChatGPT等人工智能技术自动生成的投资模型创造更好的柜台交易环境与策略优化赋能，从而令后者在实战环节创造更佳的业绩表现，助力私募产品业绩更上一层楼。