原文標(biāo)題：《500% 回報率？史上最強(qiáng)基金經(jīng)理 ChatGPT 造！》

ChatGPT，要把人類基金經(jīng)理也給替代了？

英國的一家金融咨詢網(wǎng)站 Finder 表示，他們在 3 月 6 日創(chuàng)立了一個由 ChatGPT 選擇的股票組成的投資組合，這個組合在兩個月后上漲了 4.93%。

而同期之內(nèi)，英國 10 大最受歡迎的基金的平均表現(xiàn)為-0.78%，而且在 87% 的交易日中表現(xiàn)都不及「ChatGPT 指數(shù)」。

同樣的，同期標(biāo)準(zhǔn)普爾 500 指數(shù)（包含美國最有價值的 500 家公司的指數(shù)）也只上漲了 3%。

難道除了文字工作者們的崗位受到了威脅之外，「打工人」的臉面 —— 基金經(jīng)理們也要失業(yè)了嗎？

未曾設(shè)想的道路

誰能想到，國外研究者還真整了篇論文出來，細(xì)致入微地探索 AI 炒股的能力。

具體來說，就是「喂」給 ChatGPT 一些新聞標(biāo)題，讓 ChatGPT 來用情感分析（Sentiment Analysis）判斷這些事件對股市的影響。

ChatGPT 會判斷出，某一事件對股票價格有利、不利，還是不相關(guān)。之后，研究者會依照該結(jié)果打分，用真實(shí)的股市回報來看 ChatGPT 準(zhǔn)不準(zhǔn)。

研究人員表示，ChatGPT 要比別的模型強(qiáng)多了，像什么 GPT-1、GPT-2 都預(yù)測的不準(zhǔn)。

這說明兩件事，第一，股市的回報預(yù)測能力對語言模型來說是一個亟待進(jìn)一步探究的能力。第二，更高級的語言模型一定能生成更準(zhǔn)確的預(yù)測。

研究團(tuán)隊(duì)主要使用的三個數(shù)據(jù)集分別是證券價格研究中心（CRSP）的每日收益率匯總，各大新聞頭條，以及 RavenPack。

而數(shù)據(jù)樣本的覆蓋范圍從 2021 年 10 月開始，到 2022 年 12 月結(jié)束。

選擇這個時間段的道理也很簡單。ChatGPT 自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是到 2021 年 9 月，也就是說 10 月之前的數(shù)據(jù)根本就不用讓它預(yù)測，它自己早就知道結(jié)果如何了。所以，21 年 10 月以后的新數(shù)據(jù)正好讓 ChatGPT 拿來練手。

三個數(shù)據(jù)集中，CRSP 的每日收益數(shù)據(jù)集包含了在美國主要的證券交易所上市的各種公司的股票的每日收益，包括股票價格、交易量和市值等數(shù)據(jù)。

其次，研究者搜集所有包含有公司名稱或者股票代碼的新聞，來源則是各類主要的新聞機(jī)構(gòu)、金融新聞網(wǎng)站和社交媒體平臺。

對于每家公司而言，研究人員會收集樣本期間的所有新聞。

最后，RavenPack 值得著重介紹一下。

自 2003 年以來，RavenPack 一直是金融服務(wù)領(lǐng)域領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析供應(yīng)商之一。

他們幫助企業(yè)從大量的信息中快速而輕松地有價值的部分。RavenPack 的產(chǎn)品使客戶能夠提高收益、減少風(fēng)險并提高運(yùn)營效率。

總的來說，RavenPack 的作用，就是保證喂給 ChatGPT 的都是有效 / 相關(guān)的信息。

最終，研究團(tuán)隊(duì)從 RavenPack 上匹配出 4138 家公司的 67586 條新聞標(biāo)題。

同時，研究人員會給每條新聞打分，從 0 到 100，衡量每條新聞和所提及的公司的關(guān)系。

0 分意味著在新聞中是被動提到某家公司的，可能只是捎帶手提了一嘴。研究人員追求的是 100 分的相關(guān)性。

同時，所有只介紹股市趨勢的新聞也排除在外，這種新聞違背了預(yù)測的初衷。相同內(nèi)容的重復(fù)報道也被研究團(tuán)隊(duì)規(guī)避，這樣收集到的數(shù)據(jù)才能為實(shí)驗(yàn)更好的服務(wù)。

到這里，該收集的數(shù)據(jù)就差不多了，下一步就是該分析了。

打分制炒股

既然要讓 ChatGPT 輸出內(nèi)容，那首先就是設(shè)計一個 prompt 出來。

研究團(tuán)隊(duì)使用的是以下這個 prompt：

假設(shè)你是一個金融專家，且是一個有股票推薦經(jīng)驗(yàn)的金融專家。如果這條新聞是好消息，請回答「YES」，如果是壞消息，請回答「NO」，如果不確定，請?jiān)诘谝恍谢卮稹窾NKNOWN」，然后在下一行用一個短小精悍的句子進(jìn)行闡述。

這個新聞對 _____（公司名稱）的股票價格來說，在 _____ 內(nèi)（短期、長期）是好是壞？

新聞標(biāo)題：_____

可以看到，研究人員讓 ChatGPT Cosplay 一個有股票推薦經(jīng)驗(yàn)的金融專家，而橫線的部分則用具體信息替代。

舉個栗子：

輸入新聞標(biāo)題：Rimini Street 在與甲骨文的訴訟案中被罰 63 萬美元

評價對象：甲骨文股價

時間跨度：短期

ChatGPT 輸出的回答是這樣的：

「YES。對 Rimini Street 的罰款會間接促進(jìn)投資者的信心，相信甲骨文有能力保護(hù)自己的知識產(chǎn)權(quán)，維護(hù)自身產(chǎn)品和服務(wù)的需求提升。」

然后，研究人員會根據(jù) ChatGPT 的回答進(jìn)行打分。YES 算 1 分，NO 算-1 分，UNKNOWN 算 0 分。

如果關(guān)于一家公司一天之內(nèi)有很多新聞，那就把分?jǐn)?shù)匯總一下，輸出一個平均值。

最后，再用這個預(yù)測的分?jǐn)?shù)和之后真實(shí)的結(jié)果進(jìn)行匹配。

散戶福音！

通過利用新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)和生成的情緒得分，研究人員發(fā)現(xiàn) ChatGPT 評估結(jié)果與樣本中股票的后續(xù)每日回報之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性。

而且 ChatGPT 的情緒評分比現(xiàn)有的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供的情緒指標(biāo)還要能更加準(zhǔn)確地預(yù)測股票的收益。

研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，ChatGPT 之所以比現(xiàn)有的情緒指數(shù)好，還是要?dú)w因于強(qiáng)大的語言理解能力，使得它能夠捕捉新聞標(biāo)題中的細(xì)微差別，從而使得生成的情緒得分更為可靠。

所以將大語言模型作為工具能夠提供比傳統(tǒng)的情緒指數(shù)更好的投資參考。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 情感評分對于小盤股的收益預(yù)測能力要好于大盤股。說明對于股東套利的限制可能會降低這個策略的收益能力。

研究團(tuán)隊(duì)用 ChatGPT 生成的情緒的分來指導(dǎo)股票操作。

具體操作方式就是，只要有消息放出，就買入（積極消息）或者短暫賣出（消極消息）股票。

消息如果是交易時間內(nèi)放出，就以當(dāng)時價格進(jìn)行交易，如果是交易時間之外放出，就以第二天開盤價進(jìn)行交易。

（黑線代表零成本的收益，綠線代表 5% 的交易成本的收益，藍(lán)線代表 10% 的交易成本收益，深藍(lán)色的線代表 25% 的交易成本收益，紅線代表市場整體收益）

這個表展示了操作的回歸分析的結(jié)果，很直觀地體現(xiàn)了第二天股票收益與 ChatGPT 生成的情緒得分之間的相關(guān)性。

回報率 500%！？

用 ChatGPT 對新聞標(biāo)題進(jìn)行情感分析，從而預(yù)測股票收益的表現(xiàn)是優(yōu)于主要供應(yīng)商的傳統(tǒng)情緒指數(shù)的。

說明了繼續(xù)開發(fā)探索大語言模型在金融行業(yè)的應(yīng)用是非常有潛力的的。

隨著 AI 本身技術(shù)的發(fā)展，設(shè)計更復(fù)雜的模型在金融市場搞錢是一個很靠譜的事情。

宏觀來看，考慮到未來如果大部分金融從業(yè)人員都使用基于大語言模型的工具進(jìn)行決策，也會對金融市場的價格的形成機(jī)制，信息的傳播途徑，和市場穩(wěn)定性產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

那么，具體的回報是什么樣子的呢？

多空策略，即購買有好消息的公司并賣空有壞消息的公司，回報率最高，超過 500%。

只做空策略，只關(guān)注賣空有壞消息的公司，回報率接近 400%。

只做多的策略，只買入有好消息的公司，回報率約為 50%。

當(dāng)然，這個數(shù)字看著唬人，其實(shí)也就是一個理想情況。

但是，拋開冷冰冰的數(shù)字，ChatGPT 的這項(xiàng)能力確實(shí)有很大的發(fā)揮空間。

這可能會改寫股票交易，散戶現(xiàn)在有機(jī)會獲得比企業(yè)情緒分析更強(qiáng)大的工具。

一般來說，ChatGPT 正在使其他公司傾注在專有機(jī)器學(xué)習(xí)模型中多年的工作變得過時。

它跨越了數(shù)百萬美元的研發(fā)費(fèi)用，任何人都可以輕松獲得這種能力。

對于普通投資者來說，跑贏大盤就挺好。

對于沒有很復(fù)雜金融知識和股票交易的經(jīng)驗(yàn)的普通人，當(dāng)然做不了如此復(fù)雜的分析和精度很高的操作。

那么根據(jù)開頭提到的跑贏標(biāo)普 500 的「ChatGPT 投資組合」中推薦的選股策略：

低負(fù)債率

歷史上持續(xù)穩(wěn)定的增長

擁有能夠產(chǎn)生競爭優(yōu)勢的資產(chǎn)。

也能挑選出不錯的公司，幫助你高效配置自己的資產(chǎn)。

但需要注意的是，ChatGPT 給出的回復(fù)并不能作為投資的事實(shí)性依據(jù)。

參考資料：

• 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/

本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）

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