今天小編分享的科學經驗:一種新的割韭菜方式,歡迎閱讀。
以下文章來源于非凡油條 ,作者小白菜
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此外,我們也會在知識星球【非凡油條】不定時開設一些重要的自學課程,比如之前開設的 AI 辦公工具學習課程。
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人工智能基金來了,成績如何?
2017 年 5 月,世界圍棋排名第一的柯潔敗給了 " 阿法爾狗 "(AlphaGo),這不禁讓人唏噓,代表人類最高水平的棋手都輸給了人工智能,這是否意味着人工智能會在未來取代人類呢?
在 " 阿法爾狗 " 的熱度尚未褪去之時,同年 10 月,全球首只号稱使用人工智能選股的基金 AI Powered Equity ETF(簡稱 "AIEQ")正式推出,立即引發了大量的關注。
AIEQ 為 ETF Managers Trust 旗下的基金,由 ETF Managers LLC 作為投資顧問管理。
AIEQ 的投資策略是基于 EquBot 公司開發的量化模型生成,後者是 IBM 創業企業全球扶持計劃旗下的公司,并由 IBM Watson 超級計算機提供技術支持。
EduBot 聯合創始人兼 COO Art Amador 曾表示,AIEQ 會像很多基金經理一樣分析公司的财務數據和市場數據。
與部分基金經理不一樣的是,AIEQ 也會關注媒體對公司的報道相關數據,并将媒體數據當成決策的數據來源之一,同時根據市場後續的表現來甄别之前數據的可信度。
但是很多基金經理認為不理會市場噪音有利于投資決策的實現,在市場出現極端情況的時候,少關注媒體報道,堅持自己的投資觀點,以規避雜音對決策的影響。
AIEQ 誕生之初,其業績表現亮眼,上市兩個交易日就輕松跑赢美股大盤。
正式發布整整一年之後,AIEQ 的成績還是震驚了很多人,其一年的累計收益率為 11.81%,跑赢了标普 500 指數和羅素 2000 指數,擊敗了 87% 的主動型基金經理。
盡管 2018 年 10 月其收益有所回調,但在當時全球市場遍地哀鴻的背景下表現已經相當不錯了。
可惜的是,好景不長,AIEQ 并未保持長久的勝利。
☉數據來源:Wind
Wind 數據顯示,AIEQ 成立将近六年以來,第一年 AIEQ(紅藍線)還能跟上指數,但在 2018 年底的一波回調之後,AIEQ 開始跑輸三大指數。
2020 年 -2022 年上半年,AIEQ 偶爾還能跑赢道瓊斯工業指數和标普 500 指數,2022 年 6 月之後,AIEQ 被三大指數全面壓制。
從 2017 年 10 月 18 日成立至今年 7 月 10 日,AIEQ 累計上漲 26.47%,同期标普 500 指數上漲 72.29%,道瓊斯工業指數上漲 47.60%,納斯達克指數更是大漲 106.62%,AIEQ 漲幅還不到納斯達克指數的四分之一。
還有一只在 2019 年 5 月 21 日上市的通過 AI 算法來選股的 ETF —— AI-Enhanced US Large Cap ETF(簡稱:QRFT),曾經因為精準買入賣出特斯拉而出名。
在正式成立的前半年左右,這只基金與道瓊斯工業指數的走勢趨同,不過再往後,逐漸跑出了一些超額收益。
至今年 7 月 10 日,QRFT 的累計收益為 63.70%,而标普 500 指數累計收益為 55.25%,QRFT 的超額收益超過 7 個百分點。
這兩只 AI 基金的策略稍有不同,存續時間也并不一致,目前來看,這兩個樣本的數據并不足以證實 " 人工智能可以讓全球的投資經理丢了飯碗 "。
ChatGPT 如何炒股?
基本面分析和市場情緒預測雙管齊下
2022 年底,由人工智能實驗室 OpenAI 發布的對話式大規模語言模型 ChatGPT 火爆全球,以其強大的文字處理和人機互動功能成為炙手可熱的新一代人工智能產品。
不過,ChatGPT 迭代至今,已不再僅僅是一個基于語義模型和預訓練的聊天機器人,在我們之前的文章《AI 也要被管起來了》中提到,被允許接入第三方插件之後,ChatGPT 的可用性大大提高,從搜索可預訂餐廳到在本地商店購物,再到與谷歌表格、Trello 和 Gmail 等應用程式連接,提高辦公效率,ChatGPT 逐漸成為一個開發者平台。
不過,ChatGPT 的野心可不止于此。
蘊藏着大量财富的金融行業成為了 ChatGPT 的試驗田,投資也被視為 AI 大模型能夠成功落地的垂直領網域之一。
在傳統量化基本面研究量價因子逐漸失效的今天,很多人開始轉向利用更先進的 AI 技術挖掘更多的特征因子。
雖然上文中提到的兩只人工智能基金的表現還不足以證明 "AI 能在投資領網域戰勝人類 "。
但是,性能更強的以 ChatGPT 為代表的 " 生成式 AI" 橫空出世,不免又讓人對 AI 炒股生出許多想象。
相比傳統的 AI 模型,ChatGPT 大規模預訓練模型确實有多方面優勢。
在股價預測領網域,大模型可以處理大量異構數據,如股票交易數據、宏觀經濟數據、公司财務報告等,同時還可以處理新聞報道、社交媒體信息等非結構化數據,這使得大模型能從多方面捕捉市場信息,提高預測準确性。
具體而言,在進行股價預測時,投資者往往關注四個維度:技術面、基本面、新聞事件以及市場情緒。基于上述四方面,以 ChatGPT 為代表的生成式 AI 技術可以為股價預測帶來一些潛在的應用形式:
首先,在基本面分析上,ChatGPT 已在自然語言處理方面取得了顯著進展,它具備理解和處理復雜的人類語言的能力。
在投資中,這種能力可以用于解析和理解财務報表、公司公告等文本數據,從而為投資決策提供更全面和準确的信息。
其次,ChatGPT 可以應用于情感分析和市場情緒預測。通過分析社交媒體、新聞等内容來識别市場參與者的情感和情緒,ChatGPT 幫助投資者更好地理解市場情緒的變化,并預測其對股票價格和市場趨勢的影響。
近日,美國佛羅裡達大學沃頓商學院發布的一篇題為《ChatGPT 能夠預測股票走勢嗎?》(Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements?)引發大量關注。
該論文以 ChatGPT 為選股工具,為 ChatGPT 提供 2021 年 10 月至 2022 年 12 月期間大量美股真實新聞,讓 ChatGPT 用情感分析判斷這些事件對股市的影響。
最後,ChatGPT 采用 " 多空策略 " 投資組合的回報率超過 500%,戰勝了全市場同期所有有公開業績披露的基金經理。
該項研究表明,将 ChatGPT 融合在投資模型中,可以預測股市的走勢。
值得一提的是,該論文測試的 ChatGPT 沒有聯網,無法獲取最新的、實時的數據,而且,論文在實驗中使用的都是相對正确的新聞數據,而在假新聞和片面新聞泛濫的時代,ChatGPT 聯網後可能會受到 " 噪音 " 的幹擾。
歸根到底,ChatGPT 還是一個大語言模型,生成式文本摘要可以加速投資者對研究報告、研
究論文的分析和理解。對于輿情分析、情緒分析、事件驅動的策略來說,技術确實還有成長
的空間。
已在股票交易中投入實戰
雖然 ChatGPT 還在不斷成長中,但是市場顯然沒有耐心等待技術成熟,已經迫不及待地将 ChatGPT 應用于實戰中。
今年 3 月初,英國的一家個人理财網站 Finder 用 ChatGPT 挑選出的 38 只股票組成了一只基金,這 38 只股票選自英國最受投資者歡迎的十只基金(多為先鋒、富達等知名基金公司管理的基金)的股票池。
選擇的标準包括低債務水平、高歷史增長率和資產優勢等條件,最終,ChatGPT 推薦的 38 只股票大部分都與半導體和互聯網有關,除了如雷貫耳的 Meta、亞馬遜、Alphabet、微軟等傳統科技巨頭,英特爾、英偉達、台積電等半導體公司也入選了。
3 月 6 日,該網站根據 ChatGPT 的選股建議建立了一個投資組合,該投資組合給了每一只股票相同的權重。
随後,Finder 開始跟蹤這只 AI 推薦基金,并将其與十只英國領先基金進行比較。截至 6 月 26 日,AI 推薦基金的收益達到 6.85%,該投資組合比十大基金的平均收益高出 6.9%。
這意味着,同期英國前十只純人工基金經理管理的產品平均虧損 0.5%。
無獨有偶,Finder 之後,美國一家名為 Autopilot 的復制交易 ( Copy Trade ) 平台也火速推出了 GPT 投資組合項目,以驗證 AI 炒股的可靠性。
Autopilot 通過 ChatGPT 來分析市值超過 3 億美元的所有股票的最新财報和最新的新聞報道,根據分析結果對每只股票打分,最終選擇分數排名前 20 的股票納入投資組合,大約每周更新一次組合。
Autopilot 的 ChatGPT 投資組合項目于 5 月 16 日上線,兩天之内就吸引了 1.5 萬名投資者,截至 6 月 28 日,共有超過 3.5 萬名投資者、超過 2700 萬美元的資金參與。
該投資計劃最初的選擇包括伯克希爾哈撒韋、亞馬遜、霍頓房屋和德維特。
兩周後,這一投資組合上漲了 2% 左右,基本上和大盤持平。
有趣的是,按百分比計算,該投資組合中最後五名下跌的幅度比前五名上漲的幅度更大,這可能表明,未來跟着 GPT-4 投資的話,選擇 5-10 個标的可能是更加明智的選擇。
國内 A 股的 AI 投研軍備競賽也在進行時。
4 月 14 日,千億量化私募巨頭幻方量化公告稱,将集中資源和力量,投身人工智能技術,成立新的獨立研究組織,探索 AGI(通用人工智能)。
5 月,幻方成立做大模型的獨立新組織,并将其命名為 " 深度求索 ",強調将專注于做真正人類級别的人工智能。他們的目标,不只是復刻 ChatGPT,還要去研究和揭秘通用人工智能(AGI)的更多未知之謎。
不僅私募基金,近期也有公募基金開始布局 AI 投資,包括嘉實基金、華夏基金、興證全球基金等知名基金公司。
其中嘉實基金在 AI 賦能投資方面起步較早,他們此前開發了一套基于人工智能的創新能力研究模型,該模型包含 100 多個指标,其中很多都是通過文本分析的方法給一家公司的創新能力打分。
不過,與海外市場相比,AI 在 A 股市場投資領網域的應用範圍比較有限,且目前國内尚無直接利用 ChatGPT 炒股并有不錯收益的公開案例。
在投資領網域,AI 真的可以戰勝市場嗎?
摩根大通正在開發一種類似于 ChatGPT 的可以為客戶做資產管理的 AI 工具;摩根士丹利也有推出類似财務顧問的聊天機器人的計劃……根據高盛今年 3 月發布的一份研報,預計大約 35% 金融相關的工作面臨被 AI 替代的風險。
一時之間,生成式 AI 炒股是否能戰勝市場、基金經理是否會被 AI 替代,逐漸成為了一個頗具争議性的話題。
有觀點認為,只要技術不斷突破,"AI 戰勝市場 " 并非不可能。
也有觀點認為," 股市本質上就不是 AI 能赢的領網域 "。
目前,受訪人士比較一致的觀點傾向于第二種,股市是一個復雜且确定的系統,并不具備規律性," 戰勝市場 " 是一件極為困難的事。
具體來說,股市受到眾多因素共同影響,這些因素之間的相互作用使得預測股市極為困難,因此 " 戰勝市場 " 并非易事,但 AI 憑借其強大的海量數據處理分析能力能大大提高信息
獲取、分析和決策的效率。
也就是說,人的正确科學的投資理念 +AI 的效率提升是可以戰勝市場的,這一點其實已經被很多優秀的量化私募基金所驗證,未來還會在更長時間裡被驗證。
對于 AI 是否會替代基金經理,歐洲最大的養老資產管理公司 APG 亞洲區首席執行官曾在 6 月 27 日舉辦的 2023 夏季達沃斯論壇上表示:"AI 肯定會輔助基金經理工作,但投資決策最終還是由真人基金經理獨立作出。"
不可否認,相對于人類,AI 的優勢在于其擁有強大的數據分析能力,尤其是在量化交易領網域,對于在短時間内需要大量分析、處理數據的交易策略來說,AI 會有更穩定的輸出,而且 AI 不會情緒化、沒有非理性行為等。
但是金融市場交易的實質,依然是人們不同情緒與心态的博弈,ChatGPT 作為機器人還不能精準掌握各類交易人群的情緒與心态變化,進而作出最佳的投資決策。
AI 沒辦法去戰勝市場最優的一類人,人類有自己的優勢,比如對于很多非結構化的一些信息的處理,以及對于很多非數量化的行為及狀态的判斷等。
此外,人工智能的發展始終繞不開隐私和數據安全的問題。數據過度采集、智能竊取等隐憂至今懸而未決,相關的立法也比較滞後。
除了繞不開的隐私和數據安全問題,目前絕大多數 AI 投資策略由并不透明的黑箱模型生成,策略使用者無法絕對保證策略本身的邏輯自洽、策略編碼的安全性和可靠性。
總的來說,投資這個領網域的核心競争力在于認知深度、獨立思考和創新。
也就是說,當有了一個好的投資想法,ChatGPT 可以通過高效的數據收集和處理能力、編程能力、文本分析能力等來加速這個想法的實現,但想法本身才是投資的關鍵。
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重大财經新聞的分析,主要針對它對我們普通人的影響,以及可能的對 A 股大盤形勢的影響。
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