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環(huán)球頭條:ChatGPT炒股?量化的飯碗它能搶嗎?

近日,GPT-4面世。其強(qiáng)大的代碼代寫功能,讓程序員直呼“要失業(yè)了”。

不少吃瓜群眾表示好奇:ChatGPT能否做量化投資,讓人工智能來炒股?


【資料圖】

中國證券報(bào)記者第一時(shí)間采訪到多位量化人士了解到,對于量化投資,ChatGPT主要可以提高其中基礎(chǔ)代碼編程部分的效率,并非是投資策略研發(fā)的替代。

此外,基于金融行業(yè)特有的行業(yè)屬性,類似ChatGPT的AI應(yīng)用尚不能接入到公募私募的投研系統(tǒng),直接輔助投研活動。業(yè)內(nèi)專家表示,基于自主可控和數(shù)據(jù)安全的考慮,等到國內(nèi)相關(guān)公司的大語言模型研發(fā)出來之后,可能會接入到資管機(jī)構(gòu)的投研領(lǐng)域。

ChatGPT也會量化投資?

近日,GPT-4面世。3月23日,全球最大代碼托管平臺GitHub發(fā)布了新一代代碼生成工具GitHub Copilot X。不少“碼農(nóng)”直呼“動動嘴寫代碼就行了!”“程序員要失業(yè)了?”

在金融行業(yè),同樣涉及寫代碼、做編程的量化投資,是否也面臨著同樣的境況呢?

明澤投資證券交易部總經(jīng)理劉的陽向記者舉了一個(gè)例子。他向ChatGPT發(fā)送了一個(gè)“寫一份預(yù)期盈利因子選股策略代碼”的指令,而后ChatGPT為他返回了一串程序代碼。

“這些代碼的邏輯關(guān)系和結(jié)構(gòu)基本上是沒有問題的,但需要結(jié)合最新的數(shù)據(jù)和本地系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試?!眲⒌年栂蛴浾弑硎尽?/p>

來源:受訪者提供

“最近我在用VS Code編程的過程中,就安裝了ChatGPT自動填寫代碼的插件。比如,我要實(shí)現(xiàn)某個(gè)函數(shù)功能,可以在命令行中輸入我的要求,它就會把這段代碼寫出來,在這個(gè)代碼基礎(chǔ)上我再調(diào)整和修改,確實(shí)幫我提高了很多效率?!奔螌?shí)基金增強(qiáng)風(fēng)格投資總監(jiān)劉斌也為記者表達(dá)了類似的場景。

據(jù)了解,在之前,量化這些基礎(chǔ)的代碼是需要人工撰寫?!跋襁@些底層的代碼,我們基本上現(xiàn)在都是交由ChatGPT來完成?!眲⒌年栒f,目前公司的量化系統(tǒng)在搭建階段,就編寫代碼這一基礎(chǔ)工作量來說,ChatGPT相當(dāng)于一名專業(yè)高級程序員。

百億量化私募思勰投資合伙人、總經(jīng)理吳家麒對記者表示,在目前的階段,ChatGPT主要是對量化編程進(jìn)行一個(gè)效率的提升,而非人工替代?!笆紫龋粋€(gè)完全不懂編程和量化的人是無法調(diào)動ChatGPT來做這些工作;其次,量化策略背后邏輯框架的構(gòu)建,ChatGPT是完全無法替代人工的。”他說。

并非人工替代

記者了解到,ChatGPT對于量化投資,主要是基礎(chǔ)代碼編程效率上的提升,并非投資策略研發(fā)的替代。

“ChatGPT能夠‘寫代碼’是因?yàn)镚PT模型的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含大量源代碼,所以它可以按照提問信息來預(yù)測用戶所需要的代碼?!眲⒈蟊硎?,ChatGPT背后是一種人工智能大語言模型,從大量的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語言的通用特征,例如詞語之間的關(guān)系、句子結(jié)構(gòu)、語法和上下文信息等,完成一種有邏輯的表達(dá)回答用戶的問題。相較于人腦,它背后的數(shù)據(jù)、語義、資料更多,但僅靠大語言模型并不能理解代碼背后的意圖,也無法在股票市場無法完成一個(gè)精確的投資。

劉斌舉例說,“化工行業(yè)的定價(jià)邏輯”“白酒行業(yè)過去幾年的表現(xiàn)規(guī)律”這些問題ChatGPT等大語言模型在金融場景落地后是能夠回答的,因?yàn)樵谶^去的研報(bào)中可以找到很多類似的論述。

但“某個(gè)股票怎么樣?”這個(gè)問題,它是無法給出一個(gè)準(zhǔn)確的答案的,未來需要投研人員先確立一個(gè)選股框架,它可能會幫忙找出來。

吳家麒也進(jìn)一步舉例論證道,現(xiàn)在市場上很多數(shù)據(jù)和信息都是噪音,可能只有1%的有效信息。 如果ChatGPT基于所有的信息進(jìn)行擬合,可能出來的策略是無效的,或者說通過它在金融市場上來更迭量化策略,選取有效因子,效率會比較低。

但多位業(yè)內(nèi)人士同時(shí)向記者提到,未來或會誕生能夠熟練應(yīng)用AI的“提問工程師”這一職業(yè)。同時(shí),量化投資在招聘時(shí),量化模型的主觀架構(gòu)能力會更被看重。“只有在對策略和模型有清晰認(rèn)知的前提下,我們才能調(diào)動AI提高工作效率?!眲⒌年柋硎?。

暫不可接入投研系統(tǒng)

既然ChatGPT能夠提升投研人員的工作效率,那么能否類似于微軟將人工智能大語言模型技術(shù)引入Office一樣,將ChatGPT接入基金公司的投研系統(tǒng)?

目前,針對這一問題多位業(yè)內(nèi)人士對記者表示:可以接入人工智能大語言模型技術(shù),但ChatGPT目前不行。

恒生電子首席科學(xué)家白碩近期在一場公開演講中表示,基于金融行業(yè)特有的行業(yè)屬性,大規(guī)模商用的技術(shù)對于準(zhǔn)確性、可控性、時(shí)效性有很高的要求,并且需要具備很強(qiáng)的專業(yè)性、邏輯性和創(chuàng)造性。

同時(shí),基于自主可控和數(shù)據(jù)安全的考慮,直接應(yīng)用公有云上的大語言模型可能并不適用于資管機(jī)構(gòu)。

“由于項(xiàng)目并不完全開源,目前ChatGPT對于投研端來說是一個(gè)技術(shù)黑箱,大家不清楚它輸出內(nèi)容的邏輯,它輸出的內(nèi)容可能和市場、和投研人員理解偏差很多?!蹦澄粯I(yè)內(nèi)人士對記者表示。

劉斌則提到,目前,投研系統(tǒng)接入類似的大語言模型,合規(guī)是首要面對的問題,可能存在信息泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。也許等到國內(nèi)的人工智能大語言模型在金融行業(yè)優(yōu)化落地后,未來部署在本地,投研系統(tǒng)或可能實(shí)現(xiàn)接入類ChatGPT的功能。

業(yè)內(nèi)人士表示,目前在公募、私募行業(yè),類似于ChatGPT的人工智能技術(shù)或可最先應(yīng)用于客服問答、研究輔助等領(lǐng)域。

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