Cơn lốc AI cuối cùng đã chạm đến thị trường tài chính gần với tiền tệ nhất.
Được viết bởi: Kyle
Một báo cáo nghiên cứu từ Đại học Florida đã gây chấn động giới tài chính: sử dụng ChatGPT để phân tích cảm xúc về tin tức của công ty và theo đó, bạn có thể nhận được hơn 500% lợi tức đầu tư bằng cách mua và bán trên thị trường chứng khoán. Trong khi có một số hoài nghi về con số lợi nhuận đáng kinh ngạc của báo cáo, thế giới tài chính đang được biến đổi bởi AI.
Các ngân hàng đầu tư huyền thoại như JPMorgan Chase và Goldman Sachs liên tục tung tin đang khoan AI, bất kể tỷ suất sinh lời 500% có chịu được sự giám sát hay không, thì ít nhất cũng cho thấy khả năng của GPT đã bắt đầu xâm nhập vào thế giới. liên kết trực tiếp nhất của các giao dịch trên thị trường tài chính. Trong mắt của Rocky, một giám đốc điều hành tại Viện nghiên cứu đầu tư và quản lý tài sản Web3, việc khai thác và tối ưu hóa hiệu quả "các yếu tố thay thế" của AI đã xảy ra.
Trong các định chế định lượng và các quỹ phòng hộ, “yếu tố thay thế” là yếu tố hiếm nhất và quý nhất trong tất cả các yếu tố chiến lược. Nó đề cập đến các yếu tố khác với các yếu tố thông thường như nguyên tắc cơ bản của công ty, khối lượng giao dịch và giá cả ảnh hưởng đến thị trường, chẳng hạn như dư luận xã hội và tâm lý thị trường. "Các tổ chức hàng đầu đều đang tìm kiếm các yếu tố thay thế," Rocky giải thích. Yếu tố giá khối lượng và các yếu tố cơ bản chắc chắn sẽ trở nên đồng nhất. Các yếu tố thay thế sẽ đóng vai trò quyết định và giúp các tổ chức giành chiến thắng một cách bất ngờ.
Là một mô hình lớn có mục đích chung, GPT cần được người dùng tinh chỉnh nếu muốn được sử dụng trực tiếp trong đầu tư định lượng, nhưng một cánh cửa mới đã được mở ra. Đối với những người bình thường, với sự trợ giúp của ChatGPT để xác minh hiệu quả một số lượng lớn các chiến lược và phân tích dữ liệu, họ cũng có thể tìm ra cách kiếm tiền phù hợp với mình.
Cơn lốc AI cuối cùng đã đến thị trường tài chính gần với tiền tệ nhất.
"500% ROI" là một cơn sốt trên thế giới
JPMorgan Chase, một ngân hàng đầu tư hàng đầu luôn tin tưởng vào sức mạnh của công nghệ, đã có một động thái đối với AI. Vào ngày 26 tháng 5, JPMorgan Chase thông báo rằng họ đang phát triển một công cụ dịch vụ tài chính có tên "IndexGPT", sử dụng điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo để phân tích và lựa chọn chứng khoán, đồng thời cung cấp cho khách hàng lời khuyên đầu tư thông minh và được cá nhân hóa.
Đây là một dấu hiệu khác cho thấy JP Morgan Chase sẽ thêm AI vào hệ thống giao dịch.
Ngay từ năm 2017, JPMorgan Chase đã bắt đầu sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo nội bộ có tên mã LOXM, cho phép cỗ máy tổng kết kinh nghiệm và bài học từ hàng tỷ giao dịch lịch sử thực và mô phỏng trước đây, sau đó sử dụng Giá thực hiện các lệnh giao dịch nhanh nhất và tối ưu nhất. , vượt qua con người về quy mô và hiệu quả giao dịch.
Năm 2019, JPMorgan Chase đã tuyển dụng các chuyên gia AI toàn cầu để phát triển một "robot giao dịch chứng khoán". Các chức năng chính bao gồm tạo báo cáo đầu tư, tự động tìm kiếm cơ hội đầu tư và tự động theo dõi "yêu cầu báo giá". Vào thời điểm đó, JPMorgan cho biết các lệnh tự động đã giảm khoảng 20% chi phí thực hiện giao dịch trong vài năm qua.
Nếu khoản đầu tư AI ban đầu của JPMorgan Chase nhằm mục đích "giảm chi phí" thì khi GPT thể hiện siêu năng lực, ngân hàng đầu tư này bắt đầu sử dụng công nghệ AI tiên tiến nhất để tăng cường "khả năng kiếm tiền" của mình. Từ góc độ bố cục, vai trò của AI trong JPMorgan Chase đã trải qua những thay đổi quan trọng—từ một trợ lý đầu tư thành một nhà giao dịch hướng dẫn các giao dịch.
Các hành động mới của JPMorgan Chase đã đưa ra tín hiệu về sự tham gia sâu rộng của AI vào ngành tài chính, đồng thời Goldman Sachs và Morgan Stanley cũng được cho là sẽ đầu tư nội bộ vào nghiên cứu và phát triển AI.
Tin tức về các đại gia tài chính tham gia vào AI đã được tung ra ở Phố Wall, nhưng nó không thu hút được sự chú ý của công chúng. Tuy nhiên, một báo cáo nghiên cứu từ Khoa Tài chính của Đại học Florida đã được nhấn mạnh, phá vỡ sự mệt mỏi về mặt thẩm mỹ dưới câu chuyện thông thường về "AI thay đổi vòng tài chính".
Báo cáo nghiên cứu của trường đại học có tiêu đề "ChatGPT có thể dự đoán xu hướng giá cổ phiếu không?" ban đầu được phát hành vào ngày 6 tháng 4 năm nay và ban đầu nhận được rất ít phản hồi. Cho đến tháng 5, một nhà văn công nghệ trên Reddit đã đề xuất báo cáo này, lập luận rằng đó là một bài báo bị các phương tiện truyền thông chính thống phớt lờ.
Sau khi "500% lợi tức đầu tư" được đưa vào câu hỏi, nó ngay lập tức bùng nổ trong và ngoài giới tài chính.
Theo bài báo, các nhà nghiên cứu từ Đại học Florida đã cung cấp GPT-3.5, không được kết nối với Internet, dữ liệu thị trường công khai và tin tức từ tháng 10 năm 2021 đến tháng 12 năm 2022. Những dữ liệu này được thu thập thông qua trình thu thập dữ liệu web, bao gồm 67.586 thông tin về 4.138 được liệt kê Các tiêu đề, và loại bỏ bất kỳ tiêu đề nào về sự lên xuống của cổ phiếu, lọc ra những chủ đề vô nghĩa, nóng hổi, tin tức lặp đi lặp lại, v.v. Các nhà nghiên cứu chủ yếu để ChatGPT đánh giá từng tiêu đề và yêu cầu nó quyết định xem tiêu đề đó là tích cực hay tiêu cực.
Đây là phân tích tâm lý cổ điển và là một phần của chiến lược giao dịch tự động được sử dụng bởi các quỹ phòng hộ nổi tiếng như DE Shaw, Two Sigma và các quỹ khác. Lấy một ví dụ đơn giản, khi một sự kiện xảy ra, thị trường thường không đồng ý về việc nó tốt hay xấu, phân tích tâm lý chính xác giúp xác định tác động của tin tức và đưa ra quyết định đầu tư chính xác.
Các nhà nghiên cứu đã dày công yêu cầu ChatGPT đưa ra câu trả lời, và cuối cùng họ đi đến một kết luận đáng ngạc nhiên: ChatGPT giỏi suy luận logic, vượt trội hơn tất cả các công cụ phân tích tình cảm khác. Với sự trợ giúp của ChatGPT, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra lại hiệu suất hoàn vốn của việc sử dụng ChatGPT để hướng dẫn các chiến lược đầu tư khác nhau trong quá khứ. Cuối cùng, chiến lược dài hạn (mua các công ty có tin tốt, bán khống các công ty có tin xấu) có tỷ lệ hoàn vốn hơn 500% và tỷ lệ hoàn vốn của chiến lược bán khống Tỷ lệ hoàn vốn gần 400% và tỷ lệ hoàn vốn của chiến lược dài là khoảng 50%.
Hiệu suất chiến lược được cung cấp bởi ChatGPT
Trên thị trường chứng khoán, bất kỳ một tỷ suất sinh lợi nào kể trên cũng đủ giết chết 99% các nhà quản lý đầu tư trên thế giới. Báo cáo nghiên cứu lưu ý rằng việc mua và nắm giữ S&P 500 ETF đã mang lại lợi nhuận -12% trong cùng khoảng thời gian.
Chỉ sử dụng ChatGPT để phân tích tình cảm có thể mang lại tỷ lệ hoàn vốn cao như vậy? Mặc dù báo cáo này rất bắt mắt nhưng nó cũng khiến cư dân mạng đặt câu hỏi: "Nếu bạn tìm thấy một chiến lược có thể thu về 500% lợi nhuận trong vòng chưa đầy 2 năm, bạn có công khai nó không?" Một số người nói rằng ngay cả khi báo cáo là Đúng vậy, chiến thuật một khi đã được nhiều người biết đến thì không còn hiệu quả “Không có bữa trưa nào là miễn phí”.
AI nâng cấp nhân tố thay thế "máy đào"
Cư sĩ xem náo nhiệt, chuyên gia xem cửa, khi tin tức đến tai Rocky, hắn vô cùng kích động.
Rocky là giám đốc điều hành của một tổ chức nghiên cứu đầu tư và quản lý tài sản Web3, ông thẳng thắn nói rằng ông "choáng váng" trước báo cáo nghiên cứu của Đại học Florida, ông tin rằng việc bổ sung ChatGPT đã tạo ra một bước nhảy vọt về chất trong khai thác và tối ưu hóa về "các yếu tố thay thế". , ông kết luận: “Các nhà giao dịch đã chết, đầu tư AI+ là tương lai.”
Rocky giải thích rằng trước khi họ nghiên cứu về định lượng, có hai điểm khó khăn nhất, thứ nhất là nguồn dữ liệu và thứ hai là yếu tố chiến lược. Các yếu tố chiến lược phổ biến bao gồm các yếu tố khối lượng-giá cả và các yếu tố cơ bản.Cuối cùng, tính đồng nhất là tương đối nghiêm trọng."Bài kiểm tra cuối cùng là trò chơi của các yếu tố thay thế."
Các yếu tố chiến lược là một khái niệm phổ biến trong các tổ chức định lượng. Hiểu một cách đơn giản, sau khi tổ chức có được dữ liệu giao dịch, thông tin và dữ liệu dư luận của thị trường thứ cấp, nó sẽ làm sạch chúng, sau đó xử lý dữ liệu khổng lồ thành các yếu tố. Đây là một quá trình tìm kiếm các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thị trường từ lượng thông tin khổng lồ. Việc tích hợp các yếu tố này vào các chiến lược giao dịch có thể giúp các nhà giao dịch phán đoán sự lên xuống của thị trường.
Một yếu tố chiến lược hiệu quả đồng nghĩa với một “mỏ vàng”, một khi khai thác được thì không khó để thu lại lợi nhuận.
Như Rocky đã nói, trong số các yếu tố chiến lược, yếu tố giá cả, yếu tố cơ bản và yếu tố thay thế chiếm khoảng 60%, 20% và 20% trong chiến lược định lượng. Trong số đó, yếu tố giá khối lượng dựa trên khai thác dữ liệu về khối lượng giao dịch thị trường, bao gồm giá tài sản mỗi giây, dòng vốn, các chỉ số kỹ thuật của các đường K khác nhau, v.v.; các yếu tố cơ bản được lấy từ báo cáo tài chính, báo cáo môi giới, kỳ vọng của nhà phân tích v.v., và các yếu tố thay thế là "vũ khí bí mật" ngoài hai yếu tố đầu tiên. Mỗi tổ chức sẽ sử dụng khả năng độc nhất của mình để thu thập các yếu tố ảnh hưởng đến giá cả, bao gồm dư luận xã hội và dữ liệu lưu trữ. "Phân tích tình cảm" mà các nhà nghiên cứu của Đại học Florida để ChatGPT thực hiện thuộc loại này.
Các yếu tố chiến lược chung (do Red Bank Research sắp xếp)
Nói chung, rất khó để mở rộng khoảng cách giữa các tổ chức về các yếu tố giá khối lượng và các yếu tố cơ bản, bởi vì thông tin là cố định và công khai, và việc khai thác các yếu tố thay thế sẽ kiểm tra kỹ năng của các tổ chức. "Bây giờ các quỹ phòng hộ hàng đầu đang đầu tư vào các yếu tố thay thế," Rocky nói với "Metaverse Daily Explosion".
Tuy nhiên, chi phí khai thác và độ khó của các yếu tố thay thế cao hơn nhiều so với yếu tố giá khối lượng và các yếu tố cơ bản.
"Giống như nhặt vỏ sò trên một bãi biển vô biên, bạn cần phải rất kiên nhẫn để nhặt từng cái một. Thông thường, một loại dữ liệu thay thế nhất định chỉ có thể bao gồm một số mảng, và thậm chí nếu nó được khai quật, bạn có thể Li Xiang, tổng giám đốc của Mengxi Investment, nói rằng việc thu thập dữ liệu của các yếu tố thay thế có một ngưỡng nhất định, bởi vì nó không phải là dữ liệu thông thường, được mua từ nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba hoặc được thu thập và thậm chí để tìm kiếm dữ liệu tốt hơn, các tổ chức cần Chủ động khám phá các nhà cung cấp dữ liệu có giá trị.
Sau khi dữ liệu được thu thập, không dễ để nghiên cứu dữ liệu thay thế. "Làm thế nào để khai thác logic bên trong của dữ liệu, bước này cũng có ngưỡng cao." Li Xiang nói rằng quá trình này rất tinh tế, nó cần loại bỏ các loại nhiễu, tìm logic bên trong, sau đó kết hợp các yếu tố. một loạt các hoạt động được hoàn thành, có thể có kết quả tốt.
Li Xiang ví quá trình thu thập các yếu tố giống như "khai thác": lúc đầu, một số mỏ ở cấp độ bề mặt, dễ thu thập hơn, được thu thập trước, sau đó đào sâu hơn và sâu hơn.
Về mặt khai thác các yếu tố thay thế, đây thường là công việc cốt lõi, tốn nhiều công sức, tài chính và là công việc cốt lõi nhất của các tổ chức đầu tư lớn, họ thu thập thông tin với số lượng lớn, phân tích từng giá trị một, kiểm tra lại tỷ suất sinh lợi, thử nghiệm và sai sót, và có thể không nhận được gì sau một khối lượng công việc khổng lồ và phức tạp.
Giờ đây, sự xuất hiện của ChatGPT giúp quá trình khai thác các yếu tố thay thế trở nên hiệu quả. "Chức năng chuyển văn bản thành văn bản của nó rất mạnh mẽ. Ví dụ, chúng tôi có thể sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nắm bắt quan điểm của cư dân mạng về một loại cổ phiếu nhất định, hoặc thậm chí là một cổ phiếu nhất định." Li Xiang tin rằng sự phát triển đi tắt đón đầu của GPT có thể cải thiện một số Hiệu quả của công việc phụ trợ, chẳng hạn như về mặt dự đoán thứ nguyên, "Lợi ích của nó đối với nghiên cứu định lượng là ở phần cuối thu thập dữ liệu và ChatGPT có thể được sử dụng để thu thập thông tin bên văn bản tốt hơn."
Tuy nhiên, GPT giống một mô hình lớn có mục đích chung hơn và nó không thiên về các chuyên ngành tài chính, vốn không được sử dụng ngay lập tức. Rocky nói rằng việc cung cấp dữ liệu dựa trên mô hình lớn GPT là một "mô hình phổ quát", không thể đáp ứng tính xác thực, tính hợp lệ và hiệu suất thời gian thực của dữ liệu tài chính theo mặt cắt và chuỗi thời gian. Trong quá trình làm sạch dữ liệu, một mô hình nhỏ chuyên nghiệp cũng cần Thực hiện tiền xử lý và tiêu chuẩn hóa, điều này cho thấy ChatGPT vẫn còn cách xa con đường định lượng chuyên nghiệp.
Nhưng Rocky tin rằng ChatGPT đã mở ra một cánh cửa rõ ràng cho các tổ chức và AI có thể trở thành trợ lý đắc lực cho các nhà giao dịch.
Cơ hội làm giàu cho người bình dân là đây?
Báo cáo nghiên cứu của Đại học Florida giống như một lời mở đầu, đủ để khơi nguồn cảm hứng bất ngờ cho JPMorgan Chase. AI có khả năng trở thành "cỗ máy kiếm tiền" vô cảm trong thị trường giao dịch, chơi trò chơi tiền bạc với người thật.
Vì vậy, các nhà đầu tư thông thường có thể sử dụng các công cụ như ChatGPT để tham gia vào các giao dịch định lượng và cải thiện lợi nhuận của họ không?
Về vấn đề này, Rocky cảm thấy điều đó không thực tế. Ông giải thích rằng giao dịch định lượng đòi hỏi nền tảng chuyên môn về kỹ thuật tài chính, toán học cao cấp, khái niệm thống kê, kiến thức tài chính, kiến thức phái sinh, quy định tài chính và dự trữ kiến thức khác. Đồng thời, GPT, một cơ sở dữ liệu mô hình lớn, không có hiệu suất thời gian thực. Bạn phải mua nguồn dữ liệu từ Bloomberg và những nơi khác. Nếu không, dữ liệu sẽ không theo thời gian thực và bạn sẽ không thể tham gia vào chạy thử nghiệm lợi nhuận trên GPT thì không sao, nhưng thậm chí đừng nghĩ về điều đó trong thực chiến.”
Thị trường tài chính hỗn loạn, các nhà đầu tư bình thường nên đặc biệt thận trọng trong việc sử dụng các công cụ, một khi bị các công cụ cao cấp nhìn thấu, họ có thể trở thành con chiên dưới sự thương xót của người khác. Tuy nhiên, một số người đã đưa ra những ý tưởng đầu tư phù hợp hơn với người bình thường, tôi có thể không đạt được lợi nhuận cao, nhưng vẫn có cơ hội tốt để vượt qua lãi suất thế chấp.
Niu Yifei, người tạo ra chương trình nhỏ "Dữ liệu Aniu", đã tham gia vào giao dịch định lượng tần số thấp, cách đây không lâu, anh ấy đã tiến hành một thử nghiệm và yêu cầu ChatGPT viết một chiến lược định lượng và kiểm tra lại đường cong lợi suất.
Logic chiến lược mà Niu Yifei cung cấp cho ChatGPT là: Từ các ETF của ba chỉ số SSE 50, Chỉ số ChiNext và Trái phiếu kho bạc 10 năm, chọn ETF có mức tăng lớn nhất trong tháng qua (22 ngày giao dịch) mỗi ngày. Nếu bạn có tiền, bạn sẽ tiếp tục giữ vị trí, nếu bạn không giữ nó, bạn sẽ xóa số tiền bạn đang giữ và mua quỹ, nếu ba quỹ đã giảm trong tháng qua, bạn sẽ xóa vị trí .
Sử dụng ChatGPT để viết quy trình mã chiến lược định lượng
Ngay sau đó, ChatGPT đã đưa ra mã chính sách tương ứng và nhận xét. "Khuyết điểm duy nhất là không cung cấp nguồn dữ liệu. May mắn thay, tôi có một bản sao dữ liệu lịch sử của quỹ. Sau khi nhập dữ liệu và chạy nó, tôi thực sự có thể thấy kết quả nắm giữ hàng ngày."
Sau đó, Niu Yifei cần xác minh hiệu suất lịch sử của chiến lược, vì vậy anh ấy đã yêu cầu ChatGPT tạo một chương trình kiểm tra lại và yêu cầu kiểm tra lại để tìm ra tỷ lệ hoàn vốn, tỷ lệ hoàn vốn hàng năm, mức thoái lui tối đa, v.v. của chiến lược .Sau vài giây, AI đưa mã chương trình, và đạt được các chỉ số theo yêu cầu. "Tuy nhiên, sau khi xem xét cẩn thận chương trình, tôi vẫn thấy một số sai sót trong chi tiết, chẳng hạn như không xem xét thời gian tái cân bằng thực tế, v.v., nhưng tỷ lệ hoàn thành tổng thể đã vượt quá 90%."
Niu Yifei nói rằng nó đã tối ưu hóa chương trình bằng cách hướng dẫn AI và thực hiện các thay đổi ma thuật đơn giản theo cách thủ công và chương trình kiểm tra lại đã sẵn sàng. Anh ấy đã sử dụng chương trình này để kiểm tra lại hiệu suất đầu tư của chiến lược nêu trên vào năm 2022 và cuối cùng nhận được tỷ lệ hoàn vốn trong phạm vi là 9,18%, tỷ lệ hoàn vốn hàng năm là 9,57% và mức rút vốn tối đa là -12,25%. So với các công cụ thống kê chuyên nghiệp, đường cong giá trị ròng của chương trình kiểm tra lại do ChatGPT tạo ra gần như giống hệt nhau.
Trong trường hợp này, Niu Yifei đã chủ động xác định chiến lược đầu tư và yêu cầu ChatGPT làm phần mềm đầu tư tự động và quy trình kiểm tra lại, trên thực tế, anh ấy đã giao công việc viết mã cho ChatGPT. Tất nhiên, hiệu quả viết mã của ChatGPT vượt xa hiệu quả của các kỹ sư con người, điều này cho phép các nhà đầu tư thông thường sử dụng phương pháp này để xác minh hiệu quả hiệu quả của một số lượng lớn chiến lược, sau đó liên tục tối ưu hóa các chiến lược giao dịch để tăng tỷ lệ hoàn vốn.
Theo thông lệ đơn giản của Niu Yifei, lợi tức đầu tư hàng năm của anh ấy đã đạt 9,57%, cao hơn nhiều so với các sản phẩm quản lý tài sản chung của ngân hàng. Niu Yifei tiết lộ với "Metaverse Daily Explosion" rằng ngoài việc để ChatGPT viết mã, anh ấy còn đang cố gắng sử dụng AI để phân tích dữ liệu, phân tích báo cáo tài chính và thông báo, v.v., để nó có thể đưa ra tín hiệu giao dịch.
Li Xiang cũng tin rằng ChatGPT sẽ hạ thấp ngưỡng của ngành định lượng ở một mức độ nhất định. Nếu ai đó quan tâm đến ngành định lượng, ngay cả khi họ không có kinh nghiệm trong ngành và chỉ có một số ý tưởng về giao dịch, họ cũng có thể tham gia một phần với sự trợ giúp của các khả năng của ChatGPT. "Tuy nhiên, vẫn còn một chặng đường dài để đi từ trạng thái này đến việc phát triển thành một nhà nghiên cứu cốt lõi rất chuyên nghiệp của một tổ chức định lượng, với các chiến lược tinh tế và chi tiết hoàn hảo."
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Lợi nhuận 500% đối với cổ phiếu AI? Chuyên gia tiết lộ bí ẩn
Được viết bởi: Kyle
Một báo cáo nghiên cứu từ Đại học Florida đã gây chấn động giới tài chính: sử dụng ChatGPT để phân tích cảm xúc về tin tức của công ty và theo đó, bạn có thể nhận được hơn 500% lợi tức đầu tư bằng cách mua và bán trên thị trường chứng khoán. Trong khi có một số hoài nghi về con số lợi nhuận đáng kinh ngạc của báo cáo, thế giới tài chính đang được biến đổi bởi AI.
Các ngân hàng đầu tư huyền thoại như JPMorgan Chase và Goldman Sachs liên tục tung tin đang khoan AI, bất kể tỷ suất sinh lời 500% có chịu được sự giám sát hay không, thì ít nhất cũng cho thấy khả năng của GPT đã bắt đầu xâm nhập vào thế giới. liên kết trực tiếp nhất của các giao dịch trên thị trường tài chính. Trong mắt của Rocky, một giám đốc điều hành tại Viện nghiên cứu đầu tư và quản lý tài sản Web3, việc khai thác và tối ưu hóa hiệu quả "các yếu tố thay thế" của AI đã xảy ra.
Trong các định chế định lượng và các quỹ phòng hộ, “yếu tố thay thế” là yếu tố hiếm nhất và quý nhất trong tất cả các yếu tố chiến lược. Nó đề cập đến các yếu tố khác với các yếu tố thông thường như nguyên tắc cơ bản của công ty, khối lượng giao dịch và giá cả ảnh hưởng đến thị trường, chẳng hạn như dư luận xã hội và tâm lý thị trường. "Các tổ chức hàng đầu đều đang tìm kiếm các yếu tố thay thế," Rocky giải thích. Yếu tố giá khối lượng và các yếu tố cơ bản chắc chắn sẽ trở nên đồng nhất. Các yếu tố thay thế sẽ đóng vai trò quyết định và giúp các tổ chức giành chiến thắng một cách bất ngờ.
Là một mô hình lớn có mục đích chung, GPT cần được người dùng tinh chỉnh nếu muốn được sử dụng trực tiếp trong đầu tư định lượng, nhưng một cánh cửa mới đã được mở ra. Đối với những người bình thường, với sự trợ giúp của ChatGPT để xác minh hiệu quả một số lượng lớn các chiến lược và phân tích dữ liệu, họ cũng có thể tìm ra cách kiếm tiền phù hợp với mình.
Cơn lốc AI cuối cùng đã đến thị trường tài chính gần với tiền tệ nhất.
"500% ROI" là một cơn sốt trên thế giới
JPMorgan Chase, một ngân hàng đầu tư hàng đầu luôn tin tưởng vào sức mạnh của công nghệ, đã có một động thái đối với AI. Vào ngày 26 tháng 5, JPMorgan Chase thông báo rằng họ đang phát triển một công cụ dịch vụ tài chính có tên "IndexGPT", sử dụng điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo để phân tích và lựa chọn chứng khoán, đồng thời cung cấp cho khách hàng lời khuyên đầu tư thông minh và được cá nhân hóa.
Đây là một dấu hiệu khác cho thấy JP Morgan Chase sẽ thêm AI vào hệ thống giao dịch.
Ngay từ năm 2017, JPMorgan Chase đã bắt đầu sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo nội bộ có tên mã LOXM, cho phép cỗ máy tổng kết kinh nghiệm và bài học từ hàng tỷ giao dịch lịch sử thực và mô phỏng trước đây, sau đó sử dụng Giá thực hiện các lệnh giao dịch nhanh nhất và tối ưu nhất. , vượt qua con người về quy mô và hiệu quả giao dịch.
Năm 2019, JPMorgan Chase đã tuyển dụng các chuyên gia AI toàn cầu để phát triển một "robot giao dịch chứng khoán". Các chức năng chính bao gồm tạo báo cáo đầu tư, tự động tìm kiếm cơ hội đầu tư và tự động theo dõi "yêu cầu báo giá". Vào thời điểm đó, JPMorgan cho biết các lệnh tự động đã giảm khoảng 20% chi phí thực hiện giao dịch trong vài năm qua.
Nếu khoản đầu tư AI ban đầu của JPMorgan Chase nhằm mục đích "giảm chi phí" thì khi GPT thể hiện siêu năng lực, ngân hàng đầu tư này bắt đầu sử dụng công nghệ AI tiên tiến nhất để tăng cường "khả năng kiếm tiền" của mình. Từ góc độ bố cục, vai trò của AI trong JPMorgan Chase đã trải qua những thay đổi quan trọng—từ một trợ lý đầu tư thành một nhà giao dịch hướng dẫn các giao dịch.
Các hành động mới của JPMorgan Chase đã đưa ra tín hiệu về sự tham gia sâu rộng của AI vào ngành tài chính, đồng thời Goldman Sachs và Morgan Stanley cũng được cho là sẽ đầu tư nội bộ vào nghiên cứu và phát triển AI.
Tin tức về các đại gia tài chính tham gia vào AI đã được tung ra ở Phố Wall, nhưng nó không thu hút được sự chú ý của công chúng. Tuy nhiên, một báo cáo nghiên cứu từ Khoa Tài chính của Đại học Florida đã được nhấn mạnh, phá vỡ sự mệt mỏi về mặt thẩm mỹ dưới câu chuyện thông thường về "AI thay đổi vòng tài chính".
Báo cáo nghiên cứu của trường đại học có tiêu đề "ChatGPT có thể dự đoán xu hướng giá cổ phiếu không?" ban đầu được phát hành vào ngày 6 tháng 4 năm nay và ban đầu nhận được rất ít phản hồi. Cho đến tháng 5, một nhà văn công nghệ trên Reddit đã đề xuất báo cáo này, lập luận rằng đó là một bài báo bị các phương tiện truyền thông chính thống phớt lờ.
Sau khi "500% lợi tức đầu tư" được đưa vào câu hỏi, nó ngay lập tức bùng nổ trong và ngoài giới tài chính.
Theo bài báo, các nhà nghiên cứu từ Đại học Florida đã cung cấp GPT-3.5, không được kết nối với Internet, dữ liệu thị trường công khai và tin tức từ tháng 10 năm 2021 đến tháng 12 năm 2022. Những dữ liệu này được thu thập thông qua trình thu thập dữ liệu web, bao gồm 67.586 thông tin về 4.138 được liệt kê Các tiêu đề, và loại bỏ bất kỳ tiêu đề nào về sự lên xuống của cổ phiếu, lọc ra những chủ đề vô nghĩa, nóng hổi, tin tức lặp đi lặp lại, v.v. Các nhà nghiên cứu chủ yếu để ChatGPT đánh giá từng tiêu đề và yêu cầu nó quyết định xem tiêu đề đó là tích cực hay tiêu cực.
Đây là phân tích tâm lý cổ điển và là một phần của chiến lược giao dịch tự động được sử dụng bởi các quỹ phòng hộ nổi tiếng như DE Shaw, Two Sigma và các quỹ khác. Lấy một ví dụ đơn giản, khi một sự kiện xảy ra, thị trường thường không đồng ý về việc nó tốt hay xấu, phân tích tâm lý chính xác giúp xác định tác động của tin tức và đưa ra quyết định đầu tư chính xác.
Các nhà nghiên cứu đã dày công yêu cầu ChatGPT đưa ra câu trả lời, và cuối cùng họ đi đến một kết luận đáng ngạc nhiên: ChatGPT giỏi suy luận logic, vượt trội hơn tất cả các công cụ phân tích tình cảm khác. Với sự trợ giúp của ChatGPT, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra lại hiệu suất hoàn vốn của việc sử dụng ChatGPT để hướng dẫn các chiến lược đầu tư khác nhau trong quá khứ. Cuối cùng, chiến lược dài hạn (mua các công ty có tin tốt, bán khống các công ty có tin xấu) có tỷ lệ hoàn vốn hơn 500% và tỷ lệ hoàn vốn của chiến lược bán khống Tỷ lệ hoàn vốn gần 400% và tỷ lệ hoàn vốn của chiến lược dài là khoảng 50%.
Hiệu suất chiến lược được cung cấp bởi ChatGPT
Trên thị trường chứng khoán, bất kỳ một tỷ suất sinh lợi nào kể trên cũng đủ giết chết 99% các nhà quản lý đầu tư trên thế giới. Báo cáo nghiên cứu lưu ý rằng việc mua và nắm giữ S&P 500 ETF đã mang lại lợi nhuận -12% trong cùng khoảng thời gian.
Chỉ sử dụng ChatGPT để phân tích tình cảm có thể mang lại tỷ lệ hoàn vốn cao như vậy? Mặc dù báo cáo này rất bắt mắt nhưng nó cũng khiến cư dân mạng đặt câu hỏi: "Nếu bạn tìm thấy một chiến lược có thể thu về 500% lợi nhuận trong vòng chưa đầy 2 năm, bạn có công khai nó không?" Một số người nói rằng ngay cả khi báo cáo là Đúng vậy, chiến thuật một khi đã được nhiều người biết đến thì không còn hiệu quả “Không có bữa trưa nào là miễn phí”.
AI nâng cấp nhân tố thay thế "máy đào"
Cư sĩ xem náo nhiệt, chuyên gia xem cửa, khi tin tức đến tai Rocky, hắn vô cùng kích động.
Rocky là giám đốc điều hành của một tổ chức nghiên cứu đầu tư và quản lý tài sản Web3, ông thẳng thắn nói rằng ông "choáng váng" trước báo cáo nghiên cứu của Đại học Florida, ông tin rằng việc bổ sung ChatGPT đã tạo ra một bước nhảy vọt về chất trong khai thác và tối ưu hóa về "các yếu tố thay thế". , ông kết luận: “Các nhà giao dịch đã chết, đầu tư AI+ là tương lai.”
Rocky giải thích rằng trước khi họ nghiên cứu về định lượng, có hai điểm khó khăn nhất, thứ nhất là nguồn dữ liệu và thứ hai là yếu tố chiến lược. Các yếu tố chiến lược phổ biến bao gồm các yếu tố khối lượng-giá cả và các yếu tố cơ bản.Cuối cùng, tính đồng nhất là tương đối nghiêm trọng."Bài kiểm tra cuối cùng là trò chơi của các yếu tố thay thế."
Các yếu tố chiến lược là một khái niệm phổ biến trong các tổ chức định lượng. Hiểu một cách đơn giản, sau khi tổ chức có được dữ liệu giao dịch, thông tin và dữ liệu dư luận của thị trường thứ cấp, nó sẽ làm sạch chúng, sau đó xử lý dữ liệu khổng lồ thành các yếu tố. Đây là một quá trình tìm kiếm các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thị trường từ lượng thông tin khổng lồ. Việc tích hợp các yếu tố này vào các chiến lược giao dịch có thể giúp các nhà giao dịch phán đoán sự lên xuống của thị trường.
Một yếu tố chiến lược hiệu quả đồng nghĩa với một “mỏ vàng”, một khi khai thác được thì không khó để thu lại lợi nhuận.
Như Rocky đã nói, trong số các yếu tố chiến lược, yếu tố giá cả, yếu tố cơ bản và yếu tố thay thế chiếm khoảng 60%, 20% và 20% trong chiến lược định lượng. Trong số đó, yếu tố giá khối lượng dựa trên khai thác dữ liệu về khối lượng giao dịch thị trường, bao gồm giá tài sản mỗi giây, dòng vốn, các chỉ số kỹ thuật của các đường K khác nhau, v.v.; các yếu tố cơ bản được lấy từ báo cáo tài chính, báo cáo môi giới, kỳ vọng của nhà phân tích v.v., và các yếu tố thay thế là "vũ khí bí mật" ngoài hai yếu tố đầu tiên. Mỗi tổ chức sẽ sử dụng khả năng độc nhất của mình để thu thập các yếu tố ảnh hưởng đến giá cả, bao gồm dư luận xã hội và dữ liệu lưu trữ. "Phân tích tình cảm" mà các nhà nghiên cứu của Đại học Florida để ChatGPT thực hiện thuộc loại này.
Các yếu tố chiến lược chung (do Red Bank Research sắp xếp)
Nói chung, rất khó để mở rộng khoảng cách giữa các tổ chức về các yếu tố giá khối lượng và các yếu tố cơ bản, bởi vì thông tin là cố định và công khai, và việc khai thác các yếu tố thay thế sẽ kiểm tra kỹ năng của các tổ chức. "Bây giờ các quỹ phòng hộ hàng đầu đang đầu tư vào các yếu tố thay thế," Rocky nói với "Metaverse Daily Explosion".
Tuy nhiên, chi phí khai thác và độ khó của các yếu tố thay thế cao hơn nhiều so với yếu tố giá khối lượng và các yếu tố cơ bản.
"Giống như nhặt vỏ sò trên một bãi biển vô biên, bạn cần phải rất kiên nhẫn để nhặt từng cái một. Thông thường, một loại dữ liệu thay thế nhất định chỉ có thể bao gồm một số mảng, và thậm chí nếu nó được khai quật, bạn có thể Li Xiang, tổng giám đốc của Mengxi Investment, nói rằng việc thu thập dữ liệu của các yếu tố thay thế có một ngưỡng nhất định, bởi vì nó không phải là dữ liệu thông thường, được mua từ nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba hoặc được thu thập và thậm chí để tìm kiếm dữ liệu tốt hơn, các tổ chức cần Chủ động khám phá các nhà cung cấp dữ liệu có giá trị.
Sau khi dữ liệu được thu thập, không dễ để nghiên cứu dữ liệu thay thế. "Làm thế nào để khai thác logic bên trong của dữ liệu, bước này cũng có ngưỡng cao." Li Xiang nói rằng quá trình này rất tinh tế, nó cần loại bỏ các loại nhiễu, tìm logic bên trong, sau đó kết hợp các yếu tố. một loạt các hoạt động được hoàn thành, có thể có kết quả tốt.
Li Xiang ví quá trình thu thập các yếu tố giống như "khai thác": lúc đầu, một số mỏ ở cấp độ bề mặt, dễ thu thập hơn, được thu thập trước, sau đó đào sâu hơn và sâu hơn.
Về mặt khai thác các yếu tố thay thế, đây thường là công việc cốt lõi, tốn nhiều công sức, tài chính và là công việc cốt lõi nhất của các tổ chức đầu tư lớn, họ thu thập thông tin với số lượng lớn, phân tích từng giá trị một, kiểm tra lại tỷ suất sinh lợi, thử nghiệm và sai sót, và có thể không nhận được gì sau một khối lượng công việc khổng lồ và phức tạp.
Giờ đây, sự xuất hiện của ChatGPT giúp quá trình khai thác các yếu tố thay thế trở nên hiệu quả. "Chức năng chuyển văn bản thành văn bản của nó rất mạnh mẽ. Ví dụ, chúng tôi có thể sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nắm bắt quan điểm của cư dân mạng về một loại cổ phiếu nhất định, hoặc thậm chí là một cổ phiếu nhất định." Li Xiang tin rằng sự phát triển đi tắt đón đầu của GPT có thể cải thiện một số Hiệu quả của công việc phụ trợ, chẳng hạn như về mặt dự đoán thứ nguyên, "Lợi ích của nó đối với nghiên cứu định lượng là ở phần cuối thu thập dữ liệu và ChatGPT có thể được sử dụng để thu thập thông tin bên văn bản tốt hơn."
Tuy nhiên, GPT giống một mô hình lớn có mục đích chung hơn và nó không thiên về các chuyên ngành tài chính, vốn không được sử dụng ngay lập tức. Rocky nói rằng việc cung cấp dữ liệu dựa trên mô hình lớn GPT là một "mô hình phổ quát", không thể đáp ứng tính xác thực, tính hợp lệ và hiệu suất thời gian thực của dữ liệu tài chính theo mặt cắt và chuỗi thời gian. Trong quá trình làm sạch dữ liệu, một mô hình nhỏ chuyên nghiệp cũng cần Thực hiện tiền xử lý và tiêu chuẩn hóa, điều này cho thấy ChatGPT vẫn còn cách xa con đường định lượng chuyên nghiệp.
Nhưng Rocky tin rằng ChatGPT đã mở ra một cánh cửa rõ ràng cho các tổ chức và AI có thể trở thành trợ lý đắc lực cho các nhà giao dịch.
Cơ hội làm giàu cho người bình dân là đây?
Báo cáo nghiên cứu của Đại học Florida giống như một lời mở đầu, đủ để khơi nguồn cảm hứng bất ngờ cho JPMorgan Chase. AI có khả năng trở thành "cỗ máy kiếm tiền" vô cảm trong thị trường giao dịch, chơi trò chơi tiền bạc với người thật.
Vì vậy, các nhà đầu tư thông thường có thể sử dụng các công cụ như ChatGPT để tham gia vào các giao dịch định lượng và cải thiện lợi nhuận của họ không?
Về vấn đề này, Rocky cảm thấy điều đó không thực tế. Ông giải thích rằng giao dịch định lượng đòi hỏi nền tảng chuyên môn về kỹ thuật tài chính, toán học cao cấp, khái niệm thống kê, kiến thức tài chính, kiến thức phái sinh, quy định tài chính và dự trữ kiến thức khác. Đồng thời, GPT, một cơ sở dữ liệu mô hình lớn, không có hiệu suất thời gian thực. Bạn phải mua nguồn dữ liệu từ Bloomberg và những nơi khác. Nếu không, dữ liệu sẽ không theo thời gian thực và bạn sẽ không thể tham gia vào chạy thử nghiệm lợi nhuận trên GPT thì không sao, nhưng thậm chí đừng nghĩ về điều đó trong thực chiến.”
Thị trường tài chính hỗn loạn, các nhà đầu tư bình thường nên đặc biệt thận trọng trong việc sử dụng các công cụ, một khi bị các công cụ cao cấp nhìn thấu, họ có thể trở thành con chiên dưới sự thương xót của người khác. Tuy nhiên, một số người đã đưa ra những ý tưởng đầu tư phù hợp hơn với người bình thường, tôi có thể không đạt được lợi nhuận cao, nhưng vẫn có cơ hội tốt để vượt qua lãi suất thế chấp.
Niu Yifei, người tạo ra chương trình nhỏ "Dữ liệu Aniu", đã tham gia vào giao dịch định lượng tần số thấp, cách đây không lâu, anh ấy đã tiến hành một thử nghiệm và yêu cầu ChatGPT viết một chiến lược định lượng và kiểm tra lại đường cong lợi suất.
Logic chiến lược mà Niu Yifei cung cấp cho ChatGPT là: Từ các ETF của ba chỉ số SSE 50, Chỉ số ChiNext và Trái phiếu kho bạc 10 năm, chọn ETF có mức tăng lớn nhất trong tháng qua (22 ngày giao dịch) mỗi ngày. Nếu bạn có tiền, bạn sẽ tiếp tục giữ vị trí, nếu bạn không giữ nó, bạn sẽ xóa số tiền bạn đang giữ và mua quỹ, nếu ba quỹ đã giảm trong tháng qua, bạn sẽ xóa vị trí .
Sử dụng ChatGPT để viết quy trình mã chiến lược định lượng
Ngay sau đó, ChatGPT đã đưa ra mã chính sách tương ứng và nhận xét. "Khuyết điểm duy nhất là không cung cấp nguồn dữ liệu. May mắn thay, tôi có một bản sao dữ liệu lịch sử của quỹ. Sau khi nhập dữ liệu và chạy nó, tôi thực sự có thể thấy kết quả nắm giữ hàng ngày."
Sau đó, Niu Yifei cần xác minh hiệu suất lịch sử của chiến lược, vì vậy anh ấy đã yêu cầu ChatGPT tạo một chương trình kiểm tra lại và yêu cầu kiểm tra lại để tìm ra tỷ lệ hoàn vốn, tỷ lệ hoàn vốn hàng năm, mức thoái lui tối đa, v.v. của chiến lược .Sau vài giây, AI đưa mã chương trình, và đạt được các chỉ số theo yêu cầu. "Tuy nhiên, sau khi xem xét cẩn thận chương trình, tôi vẫn thấy một số sai sót trong chi tiết, chẳng hạn như không xem xét thời gian tái cân bằng thực tế, v.v., nhưng tỷ lệ hoàn thành tổng thể đã vượt quá 90%."
Niu Yifei nói rằng nó đã tối ưu hóa chương trình bằng cách hướng dẫn AI và thực hiện các thay đổi ma thuật đơn giản theo cách thủ công và chương trình kiểm tra lại đã sẵn sàng. Anh ấy đã sử dụng chương trình này để kiểm tra lại hiệu suất đầu tư của chiến lược nêu trên vào năm 2022 và cuối cùng nhận được tỷ lệ hoàn vốn trong phạm vi là 9,18%, tỷ lệ hoàn vốn hàng năm là 9,57% và mức rút vốn tối đa là -12,25%. So với các công cụ thống kê chuyên nghiệp, đường cong giá trị ròng của chương trình kiểm tra lại do ChatGPT tạo ra gần như giống hệt nhau.
Trong trường hợp này, Niu Yifei đã chủ động xác định chiến lược đầu tư và yêu cầu ChatGPT làm phần mềm đầu tư tự động và quy trình kiểm tra lại, trên thực tế, anh ấy đã giao công việc viết mã cho ChatGPT. Tất nhiên, hiệu quả viết mã của ChatGPT vượt xa hiệu quả của các kỹ sư con người, điều này cho phép các nhà đầu tư thông thường sử dụng phương pháp này để xác minh hiệu quả hiệu quả của một số lượng lớn chiến lược, sau đó liên tục tối ưu hóa các chiến lược giao dịch để tăng tỷ lệ hoàn vốn.
Theo thông lệ đơn giản của Niu Yifei, lợi tức đầu tư hàng năm của anh ấy đã đạt 9,57%, cao hơn nhiều so với các sản phẩm quản lý tài sản chung của ngân hàng. Niu Yifei tiết lộ với "Metaverse Daily Explosion" rằng ngoài việc để ChatGPT viết mã, anh ấy còn đang cố gắng sử dụng AI để phân tích dữ liệu, phân tích báo cáo tài chính và thông báo, v.v., để nó có thể đưa ra tín hiệu giao dịch.
Li Xiang cũng tin rằng ChatGPT sẽ hạ thấp ngưỡng của ngành định lượng ở một mức độ nhất định. Nếu ai đó quan tâm đến ngành định lượng, ngay cả khi họ không có kinh nghiệm trong ngành và chỉ có một số ý tưởng về giao dịch, họ cũng có thể tham gia một phần với sự trợ giúp của các khả năng của ChatGPT. "Tuy nhiên, vẫn còn một chặng đường dài để đi từ trạng thái này đến việc phát triển thành một nhà nghiên cứu cốt lõi rất chuyên nghiệp của một tổ chức định lượng, với các chiến lược tinh tế và chi tiết hoàn hảo."