輔助量化投資 ChatGPT加速金融科技智能化
輔助量化投資 ChatGPT加速金融科技智能化
近日，GPT-*再次引爆市場(chǎng)，不少投資者好奇，能否用ChatGPT來(lái)做量化投資，讓人工智能來(lái)炒股金融。中國證券報記者第一時(shí)間采訪(fǎng)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代碼編程部分的效率，并非是投資策略的研發(fā)替代。
此外，基于金融行業(yè)特有的行業(yè)屬性，類(lèi)似于ChatGPT的AI應用尚不能接入到公募和私募的投研系統，直接輔助投研活動(dòng)金融。專(zhuān)家表示，基于自主可控和數據安全的考慮，等到國內相關(guān)公司的大語(yǔ)言模型研發(fā)出來(lái)之后，可能會(huì )接入到資管機構的投研領(lǐng)域，ChatGPT將加速金融科技智能化。
提升編程效率
近日，GPT-*面世金融。*月2*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。不少碼農直呼“動(dòng)動(dòng)嘴寫(xiě)代碼就行了!”“程序員要失業(yè)了?”
在金融行業(yè)金融，同樣涉及寫(xiě)代碼做編程的量化投資是否也面臨著(zhù)同樣的境況?
明澤投資證券交易部總經(jīng)理劉的陽(yáng)向記者舉了一個(gè)例子金融。他向ChatGPT發(fā)送了一個(gè)“寫(xiě)一份預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)系和結構基本上沒(méi)有問(wèn)題，但需要結合最新的數據和本地系統進(jìn)行調試金融。”劉的陽(yáng)表示。
“最近我在用VS Code編程的過(guò)程中，就安裝了ChatGPT自動(dòng)填寫(xiě)代碼的插件金融。比如，我要實(shí)現某個(gè)函數功能，可以在命令行中輸入我的要求，它就會(huì )把這段代碼寫(xiě)出來(lái)，在這個(gè)代碼基礎上我再調整和修改，確實(shí)幫我提高了很多效率。”嘉實(shí)基金增強風(fēng)格投資總監劉斌表示。
在此前，量化這些基礎的代碼是需要人工撰寫(xiě)金融。“像這些底層的代碼，我們基本上現在都是交由ChatGPT來(lái)完成。”劉的陽(yáng)說(shuō)，目前公司的量化系統在搭建階段，就編寫(xiě)代碼這一基礎工作量來(lái)說(shuō)，ChatGPT相當于一名專(zhuān)業(yè)高級程序員。
而百億量化私募思勰投資合伙人、總經(jīng)理吳家麒表示，在目前階段，ChatGPT主要是對量化編程進(jìn)行一個(gè)效率提升，而非人工替代金融。“首先，一個(gè)完全不懂編程和量化的人是無(wú)法調動(dòng)ChatGPT來(lái)做這些工作;其次，量化策略背后邏輯框架的構建，ChatGPT是完全無(wú)法替代人工的。”
不能替代投研端
記者采訪(fǎng)調研了解到，ChatGPT對于量化投資，主要是基礎代碼編程效率上的提升，并非投資策略的研發(fā)替代金融。
“ChatGPT能夠‘寫(xiě)代碼’是因為GPT模型的預訓練數據中包含大量源代碼，所以它可以按照提問(wèn)信息來(lái)預測用戶(hù)所需要的代碼金融。”劉斌表示，ChatGPT背后是一種人工智能大語(yǔ)言模型，從大量的文本數據中學(xué)習語(yǔ)言的通用特征，例如詞語(yǔ)之間的關(guān)系、句子結構、語(yǔ)法和上下文信息等，完成一種有邏輯的表達回答用戶(hù)問(wèn)題。相較于人腦，它背后的數據、語(yǔ)義、資料更多。但僅靠大語(yǔ)言模型并不能理解代碼背后的意圖，也無(wú)法在股票市場(chǎng)完成一個(gè)精確的投資。
劉的陽(yáng)表示，在股票市場(chǎng)，量化策略研發(fā)不是一勞永逸的，一個(gè)策略適用的時(shí)間、范圍等都是有限的，所以ChatGPT只是一個(gè)能夠提高效率的工具金融。代碼的調試、策略的研發(fā)等還是需要研究人員。
劉斌舉例說(shuō)，“化工行業(yè)的定價(jià)邏輯”“白酒行業(yè)過(guò)去幾年的表現規律”這些問(wèn)題ChatGPT等大語(yǔ)言模型在金融場(chǎng)景落地后是能夠回答的，因為在過(guò)去的研報中可以找到很多類(lèi)似的論述金融。但“某個(gè)股票怎么樣?”這個(gè)問(wèn)題，它是無(wú)法給出一個(gè)準確答案的，未來(lái)需要投研人員先確立一個(gè)選股框架，它才可能會(huì )幫忙找出來(lái)。
吳家麒認為，現在市場(chǎng)上很多數據和信息都是噪音，可能只有1%的有效信息金融。如果ChatGPT基于所有的信息進(jìn)行擬合，可能出來(lái)的策略是無(wú)效的。通過(guò)它在金融市場(chǎng)上來(lái)更迭量化策略，選取有效因子，效率會(huì )比較低。
但多位業(yè)內人士同時(shí)向記者提到，未來(lái)或會(huì )誕生能夠熟練應用AI的“提問(wèn)工程師”這一職業(yè)金融。同時(shí)，量化投資在招聘時(shí)，量化模型的主觀(guān)架構能力會(huì )更被看重。“只有在對策略和模型有清晰認知的前提下，我們才能調動(dòng)AI提高工作效率。”劉的陽(yáng)表示。
暫不可接入投研系統
既然ChatGPT能夠提升投研人員的工作效率金融，能否將ChatGPT接入基金公司的投研系統?
對此，多位業(yè)內人士對記者表示，可以接入人工智能大語(yǔ)言模型技術(shù)，但ChatGPT目前不行金融。
恒生電子首席科學(xué)家白碩近期在一場(chǎng)公開(kāi)演講中表示，基于金融行業(yè)特有的行業(yè)屬性，大規模商用的技術(shù)對于準確性、可控性、時(shí)效性有很高的要求，并且需要具備很強的專(zhuān)業(yè)性、邏輯性和創(chuàng )造性金融。同時(shí)基于自主可控和數據安全的考慮，直接應用公有云上的大語(yǔ)言模型可能并不適用于資管機構。
“由于項目并不完全開(kāi)源，目前ChatGPT對于投研端來(lái)說(shuō)是一個(gè)技術(shù)黑箱，大家不清楚它輸出內容的邏輯，輸出的內容可能和市場(chǎng)、投研人員理解偏差很多金融。”某位業(yè)內人士表示。
劉斌則提到，目前，投研系統接入類(lèi)似的大語(yǔ)言模型，合規是首要面對的問(wèn)題，可能存在信息泄漏的風(fēng)險金融。也許等到國內的人工智能大語(yǔ)言模型在金融行業(yè)優(yōu)化落地后，投研系統或可能實(shí)現接入類(lèi)ChatGPT的功能。
業(yè)內人士表示，目前在公募、私募行業(yè)，類(lèi)似于ChatGPT的人工智能技術(shù)或可最先應用于客服問(wèn)答、研究輔助等領(lǐng)域金融。