这不是教你用 ChatGPT 炒股的推送

Artisana.ai 的作者 Michael Zhang 在 Reddit 分享了他认为被「主流媒体」忽视的一篇论文，后续引发了大量讨论，很有趣。

这篇论文是佛罗里达大学的研究人员发布的一项研究。它的结论是 ChatGPT 可以可靠地预测股市趋势。（报告链接在文末）

研究发现：利用 2021 年 10 月至 2022 年 12 月的公开市场数据和新闻，由 ChatGPT 驱动的交易模型在这一时期可以产生超过 500% 的回报。这一表现与同一时间段内购买并持有标准普尔 500 指数 ETF 的 -12% 回报率形成鲜明对比。

无独有偶，不久前机器人律师初创公司的 CEO Joshua Browder 尝试将自己的银行账户交给 AI 打理，不到一小时就取得了 217.85美元的收益。

- 多空策略，即买入有好消息的公司，卖空有坏消息的公司，收益率最高，超过500%。

- 只做空的策略，只专注于卖空有坏消息的公司，回报率接近 400%。

- 只做多的策略，只买有好消息的公司，回报率大约为 50%。

- 其他三个策略导致了净亏损：所有新闻（不论新闻是好是坏）持有策略，同等权重（即等额分配）持有策略，以及市值加权（按市值大小比例）持有策略。

传统的情绪分析方法在所有的投资策略中都产生了明显的劣质结果，而 GPT-1、GPT-2 和 BERT 都未能准确预测收益。

在这个测试里，ChatGPT 的表现完胜竞争对手。

由 ChatGPT 驱动的策略表现。来源：佛罗里达大学

长远看，这个报告为什么很重要？

- 这可能会改写证券交易，因为散户们现在可以使用比机构情绪分析更强大的工具。ChatGPT 展示的选股优势可以为散户赋能。

众所周知，在 r/WallStreetBets 这样的子论坛充满了尽职调查的帖子和关于各种多头和空头策略的股票回报的吹嘘帖子。

ChatGPT 能够从头条新闻中洞察微妙差异和深层含义，这能帮助有抱负的散户们努力赚取超额回报。

- 对冲基金们无疑已在「卷」了，必定会将新一代人工智能策略纳入到他们专有交易算法中。我们可能永远看不到他们是如何做到的，但他们很可能已经在做了。

Two Sigma、DE Shaw 和 Renaissance Technologies 等知名对冲基金已经把情绪分析融入了自家的自动交易系统中。凭借出色的新闻理解及其分析能力，ChatGPT 将引发基金公司新一轮的「军备竞赛」。

- ChatGPT 强大的自然语言处理能力也可能对那些已经开发出自家情绪分析机器学习模型的企业构成威胁，它们会发现自研的模型被简洁而强大的 ChatGPT 提示词秒杀。

像 Lexalytics 这样自称「全球领先 NLP」的公司，马上就要面对与机遇同等的挑战，过去的模型很快过时。

ChatGPT 实现了对数百万美元的研发的降维打击，重要的是，现在任何人都可以无需花费这些巨额代价，就可以轻松获得更好的能力。

——看到这里，擅长 ChatGPT 的你是不是想打开电脑先行先试？我也看到中文互联网开始在流传这个帖子的内容。

不过，泼点冷水，这个研究也遭遇到了不少打脸式的质疑：

- 如果你找到了一种能在不到 2 年内获得 500% 回报的策略，你会公开它吗？（确实是灵魂拷问）

- 股市的走势总是变幻莫测，因为其本质上是递归性的。一旦某个策略被广大投资者所知晓并采纳，你的知识优势就会荡然无存。如果研究人员将他们的发现公之于众，那么你只能在极有限的时间内获利。

- 市场的特点是，一旦一种策略广为人知，它就不再真正有效了。世上没有免费的午餐。

- 它看上去这么美好，那么就是假的。

看起来这些「质疑」似乎更有常识性。

不管沮丧还是兴奋，ChatGPT 带来对各行各业的影响，现在只是冰山一角。

本周 ChatGPT Plus 用户已经可以使用网页浏览和插件系统了，共有 70 多个插件可以使用，前两天 ChatGPT 又突然上线了官方 app。

这意味着，所有在线服务，都要在大模型底层建构上、在新的颠覆式技术平台中，在新的用户界面范式下，重构一次又一次了。

报告及参考：

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4412788

https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/13dufss/a_chatgpt_trading_algorithm_delivered_500_returns/

什么是 ChatGPT，它为何能做市场情绪分析？

ChatGPT 是一种人工智能聊天机器人，能够理解和回应用户的问题，同时可以创作各种书面内容。ChatGPT 的理解和生成文本的能力基于巨量的训练数据，这些数据包括各种主题和情境的文本。它的自然语言处理技术使其能够理解和分析语言中的情绪，从而进行情绪的判别。

一种常见的情绪分析方法是情感极性分析，这种方法将文本分类为正面、负面或中性。在股市交易的情境中，这可能涉及分析新闻报道、社交媒体帖子或其他公开可用的文本，以判断对某一特定股票或市场的总体情绪。

最后提示：任何投资均有风险，请看好自己的口袋。