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當(dāng) 17 歲的 Nathan Smith 向 ChatGPT 驅(qū)動的交易機器人提交一份微型股投資組合時，它實現(xiàn)了23.8%的增長在四周內(nèi)，他的業(yè)績超越了羅素 2000 指數(shù)，并讓他從俄克拉荷馬州的農(nóng)村一躍成為 Reddit 上的網(wǎng)絡(luò)紅人。

史密斯從農(nóng)村高中生成長為 r/wallstreetbets 海報達人的歷程，是互聯(lián)網(wǎng)上蓬勃發(fā)展的一場更大運動的一部分，交易員們圍繞現(xiàn)成的大型語言模型構(gòu)建股票選擇系統(tǒng)。

互聯(lián)網(wǎng)上充斥著關(guān)于人工智能交易成功的說法。其中一Reddit帖子最近，ChatGPT 和 Grok 聲稱在 18 筆交易中取得了“完美、100% 的勝率”，并獲得了相當(dāng)大的收益，從而引發(fā)了轟動。另一個帳戶向 ChatGPT 捐贈 400 美元，目標是成為“世界上第一個人工智能萬億富翁”

然而，這兩篇帖子均未提供驗證——沒有股票行情、交易日志或收據(jù)。

然而，史密斯之所以受到關(guān)注，正是因為他在自己的子堆棧，并在GitHub。這意味著，您可以隨時復(fù)制、改進或修改他的代碼。

人工智能交易不再只是 Reddit 的幻想，它正在迅速成為華爾街的現(xiàn)實。

從部署開源機器人的業(yè)余程序員，到摩根大通和橋水基金等投資巨頭構(gòu)建定制人工智能平臺，新一波市場工具有望帶來更快的洞察和無需動手的收益。然而，隨著個人實驗的病毒式傳播和機構(gòu)工具的悄然傳播，專家警告稱，大多數(shù)大型語言模型仍然缺乏大規(guī)模真實貨幣交易所需的精度、紀律性和可靠性?，F(xiàn)在的問題不是人工智能能否進行交易，而是是否應(yīng)該允許它進行交易。

摩根大通推出了一個名為LLM 套件該公司向6萬名員工描述了一款“類似ChatGPT的產(chǎn)品”。它可以解析美聯(lián)儲的講話，匯總文件，生成備忘錄草稿，并為名為IndexGPT的主題創(chuàng)意引擎提供支持，該引擎可以構(gòu)建基于主題的定制股票籃子。

高盛稱其聊天機器人GS AI 助手建立在其專有的基于 LLaMA 的 GS AI 平臺之上。目前，該平臺已應(yīng)用于工程、研究和交易部門的 10,000 臺臺式機，據(jù)報道，它可將代碼編寫和模型構(gòu)建的生產(chǎn)力提升高達 20%。

橋水基金的研究團隊建立了投資分析助理使用 Claude 編寫 Python 代碼、生成圖表并總結(jié)盈利評論——這些原本初級分析師需要幾天才能完成的任務(wù)，現(xiàn)在只需幾分鐘即可完成。挪威主權(quán)財富基金 (NBIM) 使用 Claude 監(jiān)控 9,000 家公司的新聞流，每年節(jié)省了約 213,000 名分析師的工作時間。

其他地方，3Commas、Kryll 和 Pionex 等平臺提供 ChatGPT 集成，以實現(xiàn)交易自動化。菲梅克斯. 2025年2月，老虎證券集成DeepSeek的AI模型DeepSeek-R1 模型已集成到其聊天機器人 TigerGPT 中，以增強市場分析和交易能力。此外，包括國金證券和匯添富基金在內(nèi)的至少 20 家公司也已采用 DeepSeek 的模型進行風(fēng)險管理和投資策略制定。

所有這些都引出了一個顯而易見的問題：我們是否最終達到了人工智能可以做出良好金融決策的地步？

人工智能輔助交易終于準備好迎接黃金時段了嗎？

多項研究建議人工智能，甚至 ChatGPT 增強系統(tǒng)，在預(yù)測加密貨幣價格走勢方面可以勝過手動和傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型。

然而，更廣泛的研究 BCG 和哈佛商學(xué)院的研究人員警告不要過度依賴生成式人工智能，并指出 GPT-4 用戶的表現(xiàn)惡化23%比用戶避開人工智能的比例更高。這與其他專業(yè)人士的觀察結(jié)果一致。

“擁有更多數(shù)據(jù)并不意味著能帶來更多回報。有時你只是在增加更多噪音。”說曼氏集團首席信息官 Russell Korgaonkar。曼氏集團的系統(tǒng)交易部門一直在訓(xùn)練 ChatGPT 消化論文、編寫內(nèi)部 Python 代碼以及從觀察列表中篩選想法——但在考慮可靠地使用 AI 模型之前，你仍然需要完成大部分繁重的工作。

對于 Korgaonkar 來說，生成式 AI 和典型的機器學(xué)習(xí)工具用途不同。ChatGPT 可以幫助你進行基本面分析，但在價格預(yù)測方面表現(xiàn)不佳；而非生成式 AI 工具無法處理基本面問題，但可以分析數(shù)據(jù)并進行純粹的技術(shù)分析。

“GenAI 的突破主要體現(xiàn)在語言方面。它對數(shù)值預(yù)測的幫助并不大，”他說，“人們正在使用 GenAI 來輔助工作，但并沒有用它來預(yù)測市場?！?/p>

即使對于基本面分析，引導(dǎo)人工智能得出特定結(jié)論的過程也不一定總是可靠的。

BookWatch 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Miran Antamian 表示：“模型能夠隱藏潛在推理，這一事實表明，令人困擾的解決方案可以避免，這表明目前的對齊方法不足，需要進行巨大的改進?！?i>解密“我們不能僅僅譴責(zé)‘消極思維’，而必須考慮將迭代式人工反饋與隨時間推移而主動調(diào)整的自適應(yīng)獎勵函數(shù)相結(jié)合。這可以極大地幫助識別被懲罰所掩蓋的行為變化?！?/p>

Balyasny 合伙人 Gappy Paleologo指出法學(xué)碩士仍然缺乏“現(xiàn)實世界的基礎(chǔ)”以及進行高信念投資所需的細致判斷。他認為他們最適合做研究助理，而不是投資組合經(jīng)理。

其他基金警告模型風(fēng)險：這些人工智能很容易提出不切實際的方案，誤讀宏觀語言，甚至產(chǎn)生幻覺——這導(dǎo)致公司堅持要求對每個人工智能信號進行人工全程審計。更糟糕的是，模型越好，它撒謊的可信度就越高，承認錯誤也就越困難。有研究表明證明這一點.

換句話說，到目前為止，將人類排除在這個等式之外是極其困難的，尤其是涉及到金錢的時候。

安塔米安告訴記者：“用 GPT-4o 等較弱的模型來監(jiān)測更強大的模型的想法很有趣，但它不太可能無限期地持續(xù)下去?！?i>解密“自動化和人工專家評估相結(jié)合可能更合適；從提供的推理水平來看，可能需要多個監(jiān)督模型來監(jiān)督?！?/p>

即使是 ChatGPT 本身，也對自己的局限性保持著清醒的認識。當(dāng)被直接問及如何通過交易讓某人成為百萬富翁時，ChatGPT 給出了一個現(xiàn)實的回答——承認雖然有可能，但成功取決于是否有盈利策略、嚴謹?shù)娘L(fēng)險管理以及有效擴展的能力。

不過，對于業(yè)余愛好者來說，擺弄這些東西還是很有趣的。如果你有興趣探索非完全自動化的人工智能輔助交易，解密已經(jīng)開發(fā)了自己的提示，只是為了好玩——也可能是為了點擊。我們的Degen投資組合分析器提供個性化、顏色編碼的風(fēng)險評估，無論您是激進交易者還是保守投資者，都能輕松應(yīng)對。該框架整合了基本面、情緒和技術(shù)分析，同時收集用戶體驗、風(fēng)險承受能力和投資時間線數(shù)據(jù)。

我們的 個人理財顧問prompt 旨在采用與大型投資公司相同的方法，提供機構(gòu)級分析。在對巴西股票投資組合進行測試時，它識別出了集中敞口風(fēng)險和貨幣錯配，并生成了詳細的再平衡建議和具體的風(fēng)險管理策略。

這兩個提示均可在GitHub對于任何想要嘗試人工智能輔助財務(wù)分析的人來說——盡管正如史密斯的實驗表明的那樣，有時最有趣的結(jié)果來自于讓人工智能完全掌控方向盤并執(zhí)行機器所說的內(nèi)容。

我們絕不會建議任何人這么做。雖然你可能不介意給 ChatGPT 投資 100 美元，但摩根大通不太可能這么做。至少目前還不可能發(fā)生。