chatgpt 股票策略 ChatGPT选股再实验,结果有点意外……

AI资讯9个月前发布 fengdao
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编辑|阿尔法工场

当问世后,其不凡的语言分析能力,立刻在多个行业的引起了广泛关注,投资界也不例外,能否应用于投资选择,也成为了广泛讨论的话题。

最近,来自加拿大多伦多大学、印度孟买理工学院的研究者,联手对此进行了一次试验,他们设计了不同的来考验的股选能力,并将其与经典投资组合优化模型进行了比较实验。

结果发现,不但展现出了不俗的选股才能,而且在与传统的量化投资方式结合时,还能够酿造出更佳的投资组合。

这样的结果,无疑为人们打开了一扇大门,AI与量化投资技术合体,或许能成就更智能的投资决策。

01 基本思路

此次试验的目标,是利用广泛的训练数据来识别最“流行”或“表现最佳”的股票,并通过量化金融技术(如投资组合优化)改进建议的策略。

在试验过程中,研究人员假设,训练数据中某只股票的提及频率和情感倾向可能会影响的选择推荐。

为了验证这样的假设,研究者以GPT-4为实验对象,对其提出了一个要求,要其在来自标普500的股票中,抽取一定数量的股票(分别为15、30、45为一组),形成一套股票组合,并要求这套组合的盈利水平必须超越标普500。

GPT-4选择的45种股票组合

为了获得更加多元化的结果,研究者对这一要求重复提问了30次。

之后,研究者先从GPT给的那三个股票池里分别搭建两个不同的投资组合。第一个组合是等权组合,就是每个股票的占比都是相同的,比如股票池有15只股票,那么每个股票就占总数的1/15。

第二个组合是让GPT自己决定每个股票的权重分配。研究者对GPT说:假设你要用这几只股票做个理论投资组合,并且目标是超越标普500指数的话,你会怎么分配它们的权重比较合适呢?然后还要解释一下你这么分配的原因和策略。

这样,GPT就会考虑不同股票的行业、市值大小、增长潜力啥的,给出它的权重分配方案。这个被我们称为GPT加权组合。GPT给的具体权重分配方案,就可以用上图的饼状图表示。

之后,研究人员发,随着投资组合的股票数目变多,GPT的加权组合中,股票的行业分布也变得更加均匀了。

虽然“信息技术”行业仍然是最大的部分,但比重有所下降,其他像工业、能源、通信服务等行业的股票占比都有所提高。这让投资组合的风险分散开来了,也能抓住更多不同市场的机会。

在得到了两种不同的投资组合,即一般的等权组合,和GPT-4自己选的加权组合后,研究人员会根据投资组合优化的算法,计算这两种股票组合的收益和风险。

02 优化投资组合

为了计算投资组合的预期收益和风险,研究人员需要用到历史的数据来进行统计分析。

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在这里,实验使用的是过去5年中每周的股票价格和收益率的数据。

研究团队把过去5年中,每只股票每周的实际收益率都计算出来,然后取算术平均值,就可以得到这只股票的期望收益率。把所有选中的股票的期望收益率都计算出来,就可以组成一个期望收益率的向量。

同时,为了体现各个股票之间的相互关系,研究团队还要计算出一个叫做“协方差矩阵”的数据。

“协方差矩阵”看起来很高端,但其内涵其实可以用一句话简单地概括:

假设我们投资了股票A和股票B。如果过去一段时间里,当A股上涨时,B股也常常上涨,那么我们就说A和B正相关;反之就是负相关。

计算每个股票组合的协方差矩阵,就可以量化它们之间的风险相关系数,从而得出股票组合整体的风险状况。

拿到这两份数据之后,研究者通过投资组合优化模型去计算,看看怎样的组合可以在给定的风险水平下,获得最大的预期收益。

在计算过程中,研究者将不同的股票组合的风险/收益情况,绘制成了一张效率曲线图,这条线上每个点代表一组不同的股票组合,其中纵坐标代表收益,横坐标代表风险。

GPT所选股票的效率前沿线

在比较过程中,团队将GPT-4选择的权重组合,与效率曲线图中风险最小的组合、收益最大的组合在长、中、短三个周期内分别进行了比较,以对比二者的实际收益率。

之后,再拿二者的收益率和标普500指数做比较。看看哪些组合能在与大盘的比较中胜出。

通过全面地评估两种组合在不同周期的实际投资表现,就可以找到最优的投资策略。

由此,研究者就可以检验选股是否真的能带来超额收益。

03 结论

就经过了实际的比对、分析后,研究团队得出了如下结论:

选股的组合整体表现较好

实验比较了两类组合,一类是GPT-4根据历史数据选出来的加权组合,另一类是纯粹通过数学模型优化出来的等权组合。

结果发现,GPT-4选股的组合,无论选15只股票还是30只、45只,它的整体回报率都高于那些纯粹用数学模型算出来的股票组合。

这说明选股有一定的优势,可能因为它综合分析了很多历史信息,而不仅仅是简单的数据统计。

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股票组合胜在“精简”

研究团队还发现,选出来的15只股票组合,比它选出的30只和45只组合回报率更高更稳定。这说明成功的投资不在于选择很多股票来分散风险,关键是要选到基本面好、潜力大的优质股票。一个选股准确的股票组合,即使只有十几只股票,也可以战胜更多元化但是股票质量不齐的大组合。

15只股票组合的投资回报率

组合风险收益平衡

在股票投资中,往往存在着“风险越大,收益越大”的事实。然而,GPT-4自己设定权重的组合,从始至终都没有出现“高风险、高收益”的极端组合,而是在收益和风险之间实现了较好的平衡,

既没有追求极端收益带来的高风险,也没有过度规避风险而收益太低的问题。这可能是比较适合普通投资者的选择。

与量化投资结合最佳

研究者最后发现,除了个别股票外,大多数根据GPT-4选股然后做优化的组合,其实际收益率都超过了标普500指数。

这说明,利用这类新的AI技术来辅助投资决策,其实整体上还是可能战胜市场的。

但单纯依靠提供的投资建议可能还不够可靠,因为可能擅长选择股票,但分配权重和控制风险可能还需人工调整。

研究团队最后得出的关键结论是:如果能够结合的投资思路,然后用传统的量化投资模型进一步优化,这样实际的投资表现会最好。

04 启示

在上述实验中,通过自身强大的语义分析能力,从大量数据中,找到了那些评价积极的备选股票。通过这种方式投资,收益率比很多基准收益要高。

然而,研究者发现,直接完全相信的投资建议还是有风险的,它给的意见可能不全面。

因为可能很擅长根据历史信息判断哪些股票值得买入,但具体该买入多少股却不一定能算得准。

而在这方面,量化投资则可以通过精确计算,来得到最优的股票权重分配方案。

因此,结合两者优势,既发挥股票选择的能力,又利用量化模型优化权重,这样才会达到最佳的投资效果。

通过这个研究,我们可以看到,在新兴的生成式AI时代,人们将有可能通过AI使自身的投资决策更加高效、可靠。

而这种将新兴的人工智能与传统的量化技术相结合的方式,也对其他行业的AI应用提供了一个可供借鉴的思路。

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