今天小编分享的科学经验：一种新的割韭菜方式，欢迎阅读。
以下文章来源于非凡油条 ，作者小白菜
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此外，我们也会在知识星球【非凡油条】不定时开设一些重要的自学课程，比如之前开设的 AI 办公工具学习课程。
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人工智能基金来了，成绩如何？
2017 年 5 月，世界围棋排名第一的柯洁败给了 " 阿法尔狗 "（AlphaGo），这不禁让人唏嘘，代表人类最高水平的棋手都输给了人工智能，这是否意味着人工智能会在未来取代人类呢？
在 " 阿法尔狗 " 的热度尚未褪去之时，同年 10 月，全球首只号称使用人工智能选股的基金 AI Powered Equity ETF（简称 "AIEQ"）正式推出，立即引发了大量的关注。
AIEQ 为 ETF Managers Trust 旗下的基金，由 ETF Managers LLC 作为投资顾问管理。
AIEQ 的投资策略是基于 EquBot 公司开发的量化模型生成，后者是 IBM 创业企业全球扶持计划旗下的公司，并由 IBM Watson 超级计算机提供技术支持。
EduBot 联合创始人兼 COO Art Amador 曾表示，AIEQ 会像很多基金经理一样分析公司的财务数据和市场数据。
与部分基金经理不一样的是，AIEQ 也会关注媒体对公司的报道相关数据，并将媒体数据当成决策的数据来源之一，同时根据市场后续的表现来甄别之前数据的可信度。
但是很多基金经理认为不理会市场噪音有利于投资决策的实现，在市场出现极端情况的时候，少关注媒体报道，坚持自己的投资观点，以规避杂音对决策的影响。
AIEQ 诞生之初，其业绩表现亮眼，上市两个交易日就轻松跑赢美股大盘。
正式发布整整一年之后，AIEQ 的成绩还是震惊了很多人，其一年的累计收益率为 11.81%，跑赢了标普 500 指数和罗素 2000 指数，击败了 87% 的主动型基金经理。
尽管 2018 年 10 月其收益有所回调，但在当时全球市场遍地哀鸿的背景下表现已经相当不错了。
可惜的是，好景不长，AIEQ 并未保持长久的胜利。
☉数据来源：Wind
Wind 数据显示，AIEQ 成立将近六年以来，第一年 AIEQ（红蓝线）还能跟上指数，但在 2018 年底的一波回调之后，AIEQ 开始跑输三大指数。
2020 年 -2022 年上半年，AIEQ 偶尔还能跑赢道琼斯工业指数和标普 500 指数，2022 年 6 月之后，AIEQ 被三大指数全面压制。
从 2017 年 10 月 18 日成立至今年 7 月 10 日，AIEQ 累计上涨 26.47%，同期标普 500 指数上涨 72.29%，道琼斯工业指数上涨 47.60%，纳斯达克指数更是大涨 106.62%，AIEQ 涨幅还不到纳斯达克指数的四分之一。
还有一只在 2019 年 5 月 21 日上市的通过 AI 算法来选股的 ETF —— AI-Enhanced US Large Cap ETF（简称：QRFT），曾经因为精准买入卖出特斯拉而出名。
在正式成立的前半年左右，这只基金与道琼斯工业指数的走势趋同，不过再往后，逐渐跑出了一些超额收益。
至今年 7 月 10 日，QRFT 的累计收益为 63.70%，而标普 500 指数累计收益为 55.25%，QRFT 的超额收益超过 7 个百分点。
这两只 AI 基金的策略稍有不同，存续时间也并不一致，目前来看，这两个样本的数据并不足以证实 " 人工智能可以让全球的投资经理丢了饭碗 "。
ChatGPT 如何炒股？
基本面分析和市场情绪预测双管齐下
2022 年底，由人工智能实验室 OpenAI 发布的对话式大规模语言模型 ChatGPT 火爆全球，以其强大的文字处理和人机互動功能成为炙手可热的新一代人工智能产品。
不过，ChatGPT 迭代至今，已不再仅仅是一个基于语义模型和预训练的聊天机器人，在我们之前的文章《AI 也要被管起来了》中提到，被允许接入第三方插件之后，ChatGPT 的可用性大大提高，从搜索可预订餐厅到在本地商店购物，再到与谷歌表格、Trello 和 Gmail 等应用程式连接，提高办公效率，ChatGPT 逐渐成为一个开发者平台。
不过，ChatGPT 的野心可不止于此。
蕴藏着大量财富的金融行业成为了 ChatGPT 的试验田，投资也被视为 AI 大模型能够成功落地的垂直领網域之一。
在传统量化基本面研究量价因子逐渐失效的今天，很多人开始转向利用更先进的 AI 技术挖掘更多的特征因子。
虽然上文中提到的两只人工智能基金的表现还不足以证明 "AI 能在投资领網域战胜人类 "。
但是，性能更强的以 ChatGPT 为代表的 " 生成式 AI" 横空出世，不免又让人对 AI 炒股生出许多想象。
相比传统的 AI 模型，ChatGPT 大规模预训练模型确实有多方面优势。
在股价预测领網域，大模型可以处理大量异构数据，如股票交易数据、宏观经济数据、公司财务报告等，同时还可以处理新闻报道、社交媒体信息等非结构化数据，这使得大模型能从多方面捕捉市场信息，提高预测准确性。
具体而言，在进行股价预测时，投资者往往关注四个维度：技术面、基本面、新闻事件以及市场情绪。基于上述四方面，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 技术可以为股价预测带来一些潜在的应用形式：
首先，在基本面分析上，ChatGPT 已在自然语言处理方面取得了显著进展，它具备理解和处理复杂的人类语言的能力。
在投资中，这种能力可以用于解析和理解财务报表、公司公告等文本数据，从而为投资决策提供更全面和准确的信息。
其次，ChatGPT 可以应用于情感分析和市场情绪预测。通过分析社交媒体、新闻等内容来识别市场参与者的情感和情绪，ChatGPT 帮助投资者更好地理解市场情绪的变化，并预测其对股票价格和市场趋势的影响。
近日，美国佛罗里达大学沃顿商学院发布的一篇题为《ChatGPT 能够预测股票走势吗？》（Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements?）引发大量关注。
该论文以 ChatGPT 为选股工具，为 ChatGPT 提供 2021 年 10 月至 2022 年 12 月期间大量美股真实新闻，让 ChatGPT 用情感分析判断这些事件对股市的影响。
最后，ChatGPT 采用 " 多空策略 " 投资组合的回报率超过 500%，战胜了全市场同期所有有公开业绩披露的基金经理。
该项研究表明，将 ChatGPT 融合在投资模型中，可以预测股市的走势。
值得一提的是，该论文测试的 ChatGPT 没有联网，无法获取最新的、实时的数据，而且，论文在实验中使用的都是相对正确的新闻数据，而在假新闻和片面新闻泛滥的时代，ChatGPT 联网后可能会受到 " 噪音 " 的干扰。
归根到底，ChatGPT 还是一个大语言模型，生成式文本摘要可以加速投资者对研究报告、研
究论文的分析和理解。对于舆情分析、情绪分析、事件驱动的策略来说，技术确实还有成长
的空间。
已在股票交易中投入实战
虽然 ChatGPT 还在不断成长中，但是市场显然没有耐心等待技术成熟，已经迫不及待地将 ChatGPT 应用于实战中。
今年 3 月初，英国的一家个人理财网站 Finder 用 ChatGPT 挑选出的 38 只股票组成了一只基金，这 38 只股票选自英国最受投资者欢迎的十只基金（多为先锋、富达等知名基金公司管理的基金）的股票池。
选择的标准包括低债务水平、高历史增长率和资产优势等条件，最终，ChatGPT 推荐的 38 只股票大部分都与半导体和互联网有关，除了如雷贯耳的 Meta、亚马逊、Alphabet、微软等传统科技巨头，英特尔、英伟达、台积电等半导体公司也入选了。
3 月 6 日，该网站根据 ChatGPT 的选股建议建立了一个投资组合，该投资组合给了每一只股票相同的权重。
随后，Finder 开始跟踪这只 AI 推荐基金，并将其与十只英国领先基金进行比较。截至 6 月 26 日，AI 推荐基金的收益达到 6.85%，该投资组合比十大基金的平均收益高出 6.9%。
这意味着，同期英国前十只纯人工基金经理管理的产品平均亏损 0.5%。
无独有偶，Finder 之后，美国一家名为 Autopilot 的复制交易 ( Copy Trade ) 平台也火速推出了 GPT 投资组合项目，以验证 AI 炒股的可靠性。
Autopilot 通过 ChatGPT 来分析市值超过 3 亿美元的所有股票的最新财报和最新的新闻报道，根据分析结果对每只股票打分，最终选择分数排名前 20 的股票纳入投资组合，大约每周更新一次组合。
Autopilot 的 ChatGPT 投资组合项目于 5 月 16 日上线，两天之内就吸引了 1.5 万名投资者，截至 6 月 28 日，共有超过 3.5 万名投资者、超过 2700 万美元的资金参与。
该投资计划最初的选择包括伯克希尔哈撒韦、亚马逊、霍顿房屋和德维特。
两周后，这一投资组合上涨了 2% 左右，基本上和大盘持平。
有趣的是，按百分比计算，该投资组合中最后五名下跌的幅度比前五名上涨的幅度更大，这可能表明，未来跟着 GPT-4 投资的话，选择 5-10 个标的可能是更加明智的选择。
国内 A 股的 AI 投研军备竞赛也在进行时。
4 月 14 日，千亿量化私募巨头幻方量化公告称，将集中资源和力量，投身人工智能技术，成立新的独立研究组织，探索 AGI（通用人工智能）。
5 月，幻方成立做大模型的独立新组织，并将其命名为 " 深度求索 "，强调将专注于做真正人类级别的人工智能。他们的目标，不只是复刻 ChatGPT，还要去研究和揭秘通用人工智能（AGI）的更多未知之谜。
不仅私募基金，近期也有公募基金开始布局 AI 投资，包括嘉实基金、华夏基金、兴证全球基金等知名基金公司。
其中嘉实基金在 AI 赋能投资方面起步较早，他们此前开发了一套基于人工智能的创新能力研究模型，该模型包含 100 多个指标，其中很多都是通过文本分析的方法给一家公司的创新能力打分。
不过，与海外市场相比，AI 在 A 股市场投资领網域的应用范围比较有限，且目前国内尚无直接利用 ChatGPT 炒股并有不错收益的公开案例。
在投资领網域，AI 真的可以战胜市场吗？
摩根大通正在开发一种类似于 ChatGPT 的可以为客户做资产管理的 AI 工具；摩根士丹利也有推出类似财务顾问的聊天机器人的计划……根据高盛今年 3 月发布的一份研报，预计大约 35% 金融相关的工作面临被 AI 替代的风险。
一时之间，生成式 AI 炒股是否能战胜市场、基金经理是否会被 AI 替代，逐渐成为了一个颇具争议性的话题。
有观点认为，只要技术不断突破，"AI 战胜市场 " 并非不可能。
也有观点认为，" 股市本质上就不是 AI 能赢的领網域 "。
目前，受访人士比较一致的观点倾向于第二种，股市是一个复杂且确定的系统，并不具备规律性，" 战胜市场 " 是一件极为困难的事。
具体来说，股市受到众多因素共同影响，这些因素之间的相互作用使得预测股市极为困难，因此 " 战胜市场 " 并非易事，但 AI 凭借其强大的海量数据处理分析能力能大大提高信息
获取、分析和决策的效率。
也就是说，人的正确科学的投资理念 +AI 的效率提升是可以战胜市场的，这一点其实已经被很多优秀的量化私募基金所验证，未来还会在更长时间里被验证。
对于 AI 是否会替代基金经理，欧洲最大的养老资产管理公司 APG 亚洲区首席执行官曾在 6 月 27 日举办的 2023 夏季达沃斯论坛上表示："AI 肯定会辅助基金经理工作，但投资决策最终还是由真人基金经理独立作出。"
不可否认，相对于人类，AI 的优势在于其拥有强大的数据分析能力，尤其是在量化交易领網域，对于在短时间内需要大量分析、处理数据的交易策略来说，AI 会有更稳定的输出，而且 AI 不会情绪化、没有非理性行为等。
但是金融市场交易的实质，依然是人们不同情绪与心态的博弈，ChatGPT 作为机器人还不能精准掌握各类交易人群的情绪与心态变化，进而作出最佳的投资决策。
AI 没办法去战胜市场最优的一类人，人类有自己的优势，比如对于很多非结构化的一些信息的处理，以及对于很多非数量化的行为及状态的判断等。
此外，人工智能的发展始终绕不开隐私和数据安全的问题。数据过度采集、智能窃取等隐忧至今悬而未决，相关的立法也比较滞后。
除了绕不开的隐私和数据安全问题，目前绝大多数 AI 投资策略由并不透明的黑箱模型生成，策略使用者无法绝对保证策略本身的逻辑自洽、策略编码的安全性和可靠性。
总的来说，投资这个领網域的核心竞争力在于认知深度、独立思考和创新。
也就是说，当有了一个好的投资想法，ChatGPT 可以通过高效的数据收集和处理能力、编程能力、文本分析能力等来加速这个想法的实现，但想法本身才是投资的关键。
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重大财经新闻的分析，主要针对它对我们普通人的影响，以及可能的对 A 股大盘形势的影响。
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