一篇來自佛羅里達大學的研究報告震驚了金融圈:用ChatGPT對公司新聞進行情緒分析，并按此在股市做多、賣空，最高可獲得超過500%的投資回報率。雖然坊間對這份報告中驚人的回報率數(shù)據(jù)有所懷疑，但金融界正在因AI的介入發(fā)生改變。

摩根大通、高盛等傳奇投行鉆營AI的消息連續(xù)曝光，而無論500%的收益率是否經(jīng)得起推敲，它至少說明，GPT的能力開始滲入金融市場最前端的環(huán)節(jié)——交易。在Web3資產(chǎn)管理和投研機構(gòu)的高管Rocky眼中，AI對“另類因子”的高效挖掘和優(yōu)化已然發(fā)生。

在量化機構(gòu)和對沖基金里，“另類因子”是所有策略因子中最稀有、珍貴的因子。它是指公司基本面、交易量、價格等常規(guī)因素之外的、影響行情的因素，比如社交輿情、市場情緒等?！绊敿墮C構(gòu)都在卷另類因子，”Rocky解釋，量價因子和基本面因子不可避免地走向同質(zhì)化，另類因子會起到?jīng)Q定性的作用，能幫助機構(gòu)出奇制勝。

作為通用大模型，GPT想要直接用于量化投資還需使用者精細打磨，但新的大門已經(jīng)打開。而對于普通人來說，借助ChatGPT高效地大量驗證策略、分析數(shù)據(jù)后，也可以找到適合自己的生財之道。

AI的龍卷風終于刮到了離錢最近的金融市場。

“500%投資回報率”轟動世界

一直信奉科技力量的頂級投行摩根大通對AI出手了。5月26日，摩根大通宣布正在研發(fā)名為“IndexGPT”的金融服務工具，利用云計算和人工智能進行證券的分析和選擇，為客戶提供智能化和個性化的投資建議。

這是摩根大通又一次明牌將AI加入到交易系統(tǒng)。

早在2017年，摩根大通就開始使用內(nèi)部代號為LOXM的人工智能工具，讓機器從過去幾十億條實盤和模擬盤的歷史交易中歸納經(jīng)驗和教訓，然后以最快的速度和最優(yōu)價格執(zhí)行交易指令，從交易規(guī)模和效率上超越人類。

2019年，摩根大通更是網(wǎng)羅全球AI高手，開發(fā)“股票交易機器人”，主要功能包括生成投資報告、自動搜尋投資機會以及自動監(jiān)控“報價請求”。當時，摩根大通稱，自動化訂單在過去幾年中將交易執(zhí)行成本降低了約20%。

如果摩根大通早期的AI投入意在“降本”，當GPT展現(xiàn)出超能力時，這家投行開始用最前沿的AI技術(shù)提升自己的“鈔能力”。從布局脈絡看，AI在摩根大通內(nèi)部扮演的角色發(fā)生了重要改變——從投資助理蛻變?yōu)橹笇Ы灰椎牟俦P手。

摩根大通的新動作釋放出AI深度介入金融業(yè)的信號，高盛、摩根士丹利也都被曝出在內(nèi)部投入AI研發(fā)。

金融巨頭搞AI的新聞在華爾街上演，并沒引起大眾注意。但來自佛羅里達大學金融系的一份研究報告，被人挑出亮點，一下打破了“AI改變金融圈”這種常規(guī)敘事下的審美疲勞。

那份以“ChatGPT能預測股價走勢嗎?”為題的高校研究報告，最初發(fā)布于今年4月6日，一開始也反響寥寥。直到5月份， Reddit上的一名科技作者推薦了這篇報告，他認為，這是一份被主流媒體忽視的論文。

“500%的投資回報率”入題后，瞬時引爆金融圈內(nèi)外。

論文顯示，佛羅里達大學的研究人員給不聯(lián)網(wǎng)的GPT-3.5投喂了2021年10月至2022年12月的公開市場數(shù)據(jù)和新聞，這些數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡爬蟲獲取，包含4138家上市公司相關(guān)的67586的標題，并排除了任何股票漲跌的頭條，過濾掉了無意義的、熱點話題、重復的新聞等內(nèi)容。研究人員主要讓 ChatGPT來評估每個標題，并要求它判定是利好還是利空。

這是典型的情緒分析，也是DE Shaw、Two Sigma 等知名對沖基金會采用的自動化交易策略的一部分。舉個簡單的例子，當一件事發(fā)生后，市場往往對其利多還是利空有分歧，準確的情緒分析有助于識別消息影響，做出正確的投資決策。

研究人員不厭其煩地讓ChatGPT給出答案，最終他們得出了驚人的結(jié)論:擅長邏輯推理的ChatGPT 表現(xiàn)優(yōu)于其他所有情緒分析工具。借助ChatGPT，研究人員回測了過去使用ChatGPT指導不同投資策略的回報表現(xiàn)，最終多空策略（買入有好消息的公司，賣空有壞消息的公司）收益率超過了500%，做空策略回報率接近400%，做多策略回報率大約為50%。

由 ChatGPT 驅(qū)動的策略表現(xiàn)

在證券市場，上述的任何一個回報率，都足以秒殺全世界99%的投資經(jīng)理。研究報告指出，同一時間段內(nèi)購買并持有標準普爾500指數(shù)ETF的回報率為-12%。

僅僅用ChatGPT進行情緒分析，就能帶來如此高的回報率?這篇報告吸睛的同時也引發(fā)網(wǎng)友質(zhì)疑，“如果你找到了一種能在不到2年內(nèi)獲得500% 回報的策略，你會公開它嗎?”還有人稱，即便報告是真的，但一旦一種策略廣為人知，它就不再有效，“天下沒有免費的午餐?！?/p>

AI升級另類因子“挖掘機”

外行看熱鬧，內(nèi)行看門道，消息傳到Rocky耳中，他興奮極了。

Rocky是一家Web3資產(chǎn)管理和投研機構(gòu)的高管，他直言被佛羅里達大學的這份研究報告“驚呆了”，他認為，ChatGPT的加入讓“另類因子”的挖掘和優(yōu)化有了質(zhì)的飛躍，他給出結(jié)論:“交易員已死，AI+投資是未來?！?/p>

Rocky解釋，以前他們研究量化，有兩點是最難的，第一個是數(shù)據(jù)源，第二個是策略因子。常見的策略因子包括量價因子和基本面因子，最后同質(zhì)化都比較嚴重，“最終考驗的是另類因子博弈?！?/p>

策略因子是量化機構(gòu)中的常見概念。簡單理解，機構(gòu)拿到二級市場的成交數(shù)據(jù)、資訊輿情等數(shù)據(jù)后，會對它們清洗，然后將海量數(shù)據(jù)處理成一個個因子。這是一個從海量信息中找到影響市場的重要因素的過程。把這些因子融入到交易策略里，能幫交易員判斷行情漲跌。

有效的策略因子意味著“金礦”，挖掘到了，回報就不是難事。

如Rocky所說，策略因子中，量價因子、基本面因子和另類因子三者在量化策略里的占比大致是60%、20%、20%。其中量價因子基于市場成交量的數(shù)據(jù)挖掘而來，包括每分每秒的資產(chǎn)價格、資金流向、各類K線的技術(shù)指標等等;基本面因子則來源于財務報表、券商報告、分析師預期等等;而另類因子則是前兩者之外的“秘密武器”，各家機構(gòu)會利用自己獨到的能力采集包括社交輿情、門店數(shù)據(jù)等影響價格的因素。佛羅里達大學研究人員讓ChatGPT做的“情緒分析”就屬此類。

常見的策略因子（紅岸研究整理）

一般來說，量價因子和基本面因子，很難拉開機構(gòu)間的差距，因為這些信息都是固定且公開的，而挖掘到另類因子更考驗機構(gòu)功力。“現(xiàn)在頂級對沖基金都在卷另類因子”，Rocky告訴《元宇宙日爆》，高手對決，常規(guī)招式很難奏效，奇招才能致勝。

但另類因子的挖掘成本和難度遠高于量價因子和基本面因子。

“就像在無邊的沙灘上撿貝殼，需要非常耐心地一個個撿。通常某類的另類數(shù)據(jù)，只能覆蓋到其中某些板塊，哪怕挖掘到了，也只能獲得這些板塊上的收益?！泵森t投資總經(jīng)理李驤稱，另類因子光數(shù)據(jù)收集就有一定門檻，因為它不是常規(guī)的數(shù)據(jù)，要么從第三方數(shù)據(jù)提供商購買，要么自己收集，甚至為了發(fā)現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，機構(gòu)還需要主動去挖掘有價值的數(shù)據(jù)供應商。

在采集到數(shù)據(jù)后，研究另類數(shù)據(jù)也不簡單?！叭绾瓮诰驍?shù)據(jù)的內(nèi)部邏輯，這一步也有較高門檻?！崩铙J說，這個過程非常精細，需要剔除各類噪音，找到內(nèi)在邏輯，再進行因子組合，一系列操作完成后，才可能有不錯的效果。

李驤把收集因子的過程比喻為“挖礦”:最開始把地表層面的一些礦、比較好收集的先收集進來，然后越挖越深。

在另類因子挖掘方面，往往是各大投資機構(gòu)最費人力、財力也是最核心的工作，他們大批量地搜集情報，逐一分析價值，回測收益率、試錯，龐雜的工作量后可能一無所獲，收獲有效的另類因子有時候還需要些運氣成分。

如今，ChatGPT的出現(xiàn)讓挖掘另類因子的過程變得高效?！八谋镜轿谋镜墓δ芎軓姶?，比如我們利用自然語言處理技術(shù)，可以抓取網(wǎng)友對某一類股票，甚至某一只股票的觀點?！崩铙J認為，GPT的跨越式發(fā)展，可以提升一些輔助型工作的效率，比如在預測維度方面，“它對量化研究的增益是在數(shù)據(jù)收集端，利用ChatGPT可以更好地獲取文本端信息?！?/p>

不過，GPT更像一個通用大模型，并不偏向金融專業(yè)，這注定了它還不能即拿即用。Rocky稱，基于GPT大模型做的數(shù)據(jù)投喂，屬于“普世模型“，無法滿足金融橫截面與時間序列數(shù)據(jù)的真實性、有效性、實時性，在數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，還需要專業(yè)的小模型做預處理和標準化，這表明ChatGPT離專業(yè)量化之路還有距離。

但Rocky認為， ChatGPT已經(jīng)為機構(gòu)們開辟了一條顯而易見的門道，AI可以成為交易員的高能助手。

普通人的財富機會來了?

佛羅里達大學的研究報告像是一個引子，足以讓摩根大通們靈光乍現(xiàn)。AI很可能成為交易市場中沒有感情的“賺錢機器”，與真人展開金錢博弈。

那么，普通投資者能否借助ChatGPT這樣的工具，參與量化交易，提升自己的收益回報?

對此，Rocky覺得還不現(xiàn)實。他解釋，做量化交易需要有金融工程專業(yè)背景，得具備高等數(shù)學、統(tǒng)計概念、金融知識、衍生品知識、金融法規(guī)等知識儲備。同時，GPT這個大模型數(shù)據(jù)庫，沒有實時性，必須從Bloomberg等處購買數(shù)據(jù)源，不然數(shù)據(jù)都是非實時的，沒法參與博弈，“Bloomberg一個終端就十幾萬美金了，門檻太高，散戶用GPT跑個收益回測還可以，實戰(zhàn)就別想了。”

金融市場波譎云詭，普通投資者對工具的使用應該尤其謹慎，一旦被高階的工具識破底牌，恐怕會成為任人宰割的羔羊。不過，也有人提供了更適合普通人的投資思路，高收益恐怕做不到，但還是很有機會跑贏房貸利率。

小程序“阿牛數(shù)據(jù)”的創(chuàng)建者牛亦飛一直在從事低頻量化交易，不久前，他做了一個實驗，讓ChatGPT寫一個量化策略，并回測出收益率曲線。

牛亦飛給ChatGPT提供的策略邏輯是:從上證50、創(chuàng)業(yè)板指、10年國債這3個指數(shù)的ETF中，每天選出近1個月（22個交易日）漲幅最大的那只，如果已經(jīng)持有該基金則繼續(xù)持倉，如果未持有，則清倉持有的基金全倉買入該基金，如果這3只基金近1個月都下跌就清倉。

用ChatGPT編寫量化策略代碼過程

很快，ChatGPT給出了相應的策略代碼和注釋?！拔ㄒ徊蛔愕氖菦]有給出數(shù)據(jù)源，好在我存有一份基金歷史數(shù)據(jù)，引入數(shù)據(jù)運行后，果然可以看到每日持倉的結(jié)果了”。

隨后，牛亦飛需要驗證策略的歷史表現(xiàn)，于是讓ChatGPT生成回測程序，要求回測出策略的區(qū)間收益率、年化收益率、最大回撤等，幾秒鐘后，AI就給出了程序代碼，并把要求的指標的實現(xiàn)了。“不過，在仔細查看程序后，還是發(fā)現(xiàn)細節(jié)上存在一點瑕疵，例如沒有考慮實際調(diào)倉時間等問題，不過整體完成度已經(jīng)超過90%了?！?/p>

牛亦飛稱，它又通過引導AI優(yōu)化了程序，并手動簡單魔改，回測程序就做好了。他用該程序回測了2022年使用上述策略的投資表現(xiàn)，最終得出區(qū)間收益率9.18%，年化收益率9.57%，最大回撤幅度-12.25%。對比專業(yè)的統(tǒng)計工具，ChatGPT出品的回測程序凈值曲線幾乎一模一樣。

在這個案例中，牛亦飛是主動定了投資策略，并讓ChatGPT做出自動化投資軟件和回測程序，其實是把寫代碼的工作交給了ChatGPT。當然，ChatGPT寫代碼的高效率遠遠超過人類工程師，這使得普通投資者可以借此方法，高效地大量驗證策略的有效性，進而不斷優(yōu)化交易策略，以提升收益率。

在牛亦飛的簡單實踐中，其投資年化收益達到9.57%，遠遠高于一般的銀行理財產(chǎn)品。牛亦飛向《元宇宙日爆》透露，除了讓ChatGPT寫代碼外，他也在嘗試用AI做數(shù)據(jù)分析、財報和公告分析等，讓其給出交易信號。

李驤也認為，ChatGPT將一定程度降低量化行業(yè)的門檻。有人如果對量化行業(yè)感興趣，即使沒有從業(yè)經(jīng)驗，只是在交易上有些想法，也可以借助ChatGPT的能力部分參與進來。“但是，從這種狀態(tài)到成長為一個非常專業(yè)的量化機構(gòu)核心研究員，將策略做得很精致、細節(jié)做得很完美，依然有很長一段路要走?！?/p>