近日，GPT-4再次引爆市場，不少投資者好奇，能否用ChatGPT來做量化投資，讓人工智能來炒股。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，并非是投資策略的研發(fā)替代。

此外，基于金融行業(yè)特有的行業(yè)屬性，類似于ChatGPT的AI應(yīng)用尚不能接入到公募和私募的投研系統(tǒng)，直接輔助投研活動(dòng)。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(huì)接入到資管機(jī)構(gòu)的投研領(lǐng)域，ChatGPT將加速金融科技智能化。

提升編程效率

(資料圖)

近日，GPT-4面世。3月23日，全球最大代碼托管平臺(tái)GitHub發(fā)布了新一代代碼生成工具GitHubCopilotX。不少碼農(nóng)直呼“動(dòng)動(dòng)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？

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)基本上沒有問題，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。”劉的陽表示。

“最近我在用VSCode編程的過程中，就安裝了ChatGPT自動(dòng)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(huì)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。”嘉實(shí)基金增強(qiáng)風(fēng)格投資總監(jiān)劉斌表示。

在此前，量化這些基礎(chǔ)的代碼是需要人工撰寫。“像這些底層的代碼，我們基本上現(xiàn)在都是交由ChatGPT來完成。”劉的陽說，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。

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。“首先，一個(gè)完全不懂編程和量化的人是無法調(diào)動(dòng)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。”

不能替代投研端

記者采訪調(diào)研了解到，ChatGPT對于量化投資，主要是基礎(chǔ)代碼編程效率上的提升，并非投資策略的研發(fā)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。”劉斌表示，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，也無法在股票市場完成一個(gè)精確的投資。

劉的陽表示，在股票市場，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。代碼的調(diào)試、策略的研發(fā)等還是需要研究人員。

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)確答案的，未來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。

吳家麒認(rèn)為，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。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(huì)比較低。

但多位業(yè)內(nèi)人士同時(shí)向記者提到，未來或會(huì)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(huì)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(dòng)AI提高工作效率。”劉的陽表示。

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，能否將ChatGPT接入基金公司的投研系統(tǒng)？

對此，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，輸出的內(nèi)容可能和市場、投研人員理解偏差很多。”某位業(yè)內(nèi)人士表示。

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，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。