لقد وصل إعصار الذكاء الاصطناعي أخيرًا إلى الأسواق المالية الأقرب إلى المال.
** بقلم: كايل **
صدم تقرير بحثي من جامعة فلوريدا الدائرة المالية: استخدم ChatGPT لتحليل الشعور بأخبار الشركة ، ووفقًا لذلك ، يمكنك الحصول على أكثر من 500٪ عائد على الاستثمار من خلال العمل طويلًا وقصيرًا في سوق الأوراق المالية. في حين أن هناك بعض الشكوك حول أرقام العائدات المذهلة للتقرير ، فإن العالم المالي يتغير بواسطة الذكاء الاصطناعي.
كشفت البنوك الاستثمارية الأسطورية مثل JPMorgan Chase و Goldman Sachs باستمرار عن الأخبار التي تفيد بأنهم يبحثون عن الذكاء الاصطناعي. وبغض النظر عما إذا كان معدل العائد بنسبة 500٪ يتحمل التدقيق ، فإنه يُظهر على الأقل أن قدرة GPT قد بدأت تتغلغل في معظم الروابط الأمامية لمعاملات السوق المالية. من وجهة نظر روكي ، المدير التنفيذي في Web3 Asset Management and Investment Research Institute ، فقد حدث بالفعل التعدين الفعال وتحسين "العوامل البديلة" بواسطة الذكاء الاصطناعي.
في المؤسسات الكمية وصناديق التحوط ، تعتبر "العوامل البديلة" أندر وأغلى العوامل بين جميع العوامل الإستراتيجية. يشير إلى عوامل أخرى غير العوامل التقليدية مثل أساسيات الشركة وحجم التداول والسعر التي تؤثر على السوق ، مثل الرأي العام الاجتماعي ومعنويات السوق. وأوضح روكي أن "المؤسسات الكبرى تبحث جميعها عن عوامل بديلة" ، وستصبح عوامل السعر والعوامل الأساسية متجانسة حتمًا ، وستلعب العوامل البديلة دورًا حاسمًا وتساعد المؤسسات على الفوز على حين غرة.
كنموذج كبير للأغراض العامة ، يحتاج المستخدمون إلى تحسين GPT إذا أرادوا استخدامه بشكل مباشر في الاستثمار الكمي ، ولكن تم فتح باب جديد. بالنسبة للأشخاص العاديين ، بمساعدة ChatGPT للتحقق بكفاءة من عدد كبير من الاستراتيجيات وتحليل البيانات ، يمكنهم أيضًا إيجاد طريقة لكسب المال الذي يناسبهم.
لقد وصل إعصار الذكاء الاصطناعي أخيرًا إلى الأسواق المالية الأقرب إلى المال.
"500٪ ROI" هو ضجة كبيرة في العالم
قام بنك JPMorgan Chase ، وهو بنك استثماري كبير يؤمن دائمًا بقوة التكنولوجيا ، بخطوة في مجال الذكاء الاصطناعي. في 26 مايو ، أعلنت JPMorgan Chase أنها تقوم بتطوير أداة للخدمات المالية تسمى "IndexGPT" ، والتي تستخدم الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي لتحليل واختيار الأوراق المالية ، وتوفر للعملاء نصائح استثمارية ذكية وشخصية.
هذه علامة أخرى على JP Morgan Chase لإضافة الذكاء الاصطناعي إلى نظام التداول.
في وقت مبكر من عام 2017 ، بدأت JPMorgan Chase في استخدام أداة الذكاء الاصطناعي الداخلية المسماة LOXM ، مما يسمح للجهاز بتلخيص الخبرة والدروس من المليارات السابقة من المعاملات التاريخية الحقيقية والمحاكية ، ثم استخدام السعر الأسرع والأمثل لتنفيذ أوامر التداول ، متجاوزة البشر من حيث حجم وكفاءة المعاملات.
في عام 2019 ، عينت JPMorgan Chase خبراء الذكاء الاصطناعي العالميين لتطوير "روبوت تداول الأسهم". وتشمل الوظائف الرئيسية إنشاء تقارير الاستثمار ، والبحث تلقائيًا عن فرص الاستثمار ، والمراقبة التلقائية "لطلبات عروض الأسعار". في ذلك الوقت ، قال جي بي مورجان إن الطلبات الآلية قد خفضت تكاليف تنفيذ التجارة بنحو 20٪ خلال السنوات القليلة الماضية.
إذا كان الاستثمار المبكر لشركة JPMorgan Chase في الذكاء الاصطناعي يهدف إلى "خفض التكاليف" ، فعندما أظهرت GPT قوى عظمى ، بدأ البنك الاستثماري في استخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز "قدراته المالية". من منظور التخطيط ، خضع دور الذكاء الاصطناعي في JPMorgan Chase لتغييرات مهمة - من مساعد استثمار إلى تاجر يوجه المعاملات.
أطلقت إجراءات JPMorgan Chase الجديدة إشارة إلى المشاركة العميقة للذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية ، كما تعرض جولدمان ساكس ومورجان ستانلي للاستثمار في أبحاث الذكاء الاصطناعي وتطويره داخليًا.
تم عرض أخبار الشركات المالية العملاقة المشاركة في الذكاء الاصطناعي في وول ستريت ، لكنها لم تجذب انتباه الجمهور. ومع ذلك ، تم تسليط الضوء على تقرير بحثي من قسم المالية في جامعة فلوريدا ، والذي كسر التعب الجمالي تحت السرد التقليدي "الذكاء الاصطناعي يغير الدائرة المالية".
صدر تقرير بحثي جامعي بعنوان "هل يمكن لـ ChatGPT توقع اتجاهات أسعار الأسهم؟" في 6 أبريل من هذا العام ، وتلقى في البداية القليل من الاستجابة. حتى شهر مايو ، أوصى كاتب تقني في Reddit بالتقرير ، بحجة أنه كان ورقة بحثية تتجاهلها وسائل الإعلام الرئيسية.
بعد إدخال "عائد الاستثمار بنسبة 500٪" في السؤال ، انفجر على الفور داخل وخارج الدائرة المالية.
وفقًا للورقة ، قام باحثون من جامعة فلوريدا بتغذية GPT-3.5 ، وهي غير متصلة بالإنترنت وبيانات السوق العامة والأخبار من أكتوبر 2021 إلى ديسمبر 2022. تم الحصول على هذه البيانات من خلال برامج زحف الويب ، بما في ذلك 67،586 معلومة حول 4138 مدرجًا. الشركات. العناوين الرئيسية ، واستبعاد أي عناوين رئيسية لتقلبات الأسهم ، وتصفية الموضوعات التي لا معنى لها ، والموضوعات الساخنة ، والأخبار المتكررة ، وما إلى ذلك. سمح الباحثون في المقام الأول لـ ChatGPT بتقييم كل عنوان وطلبوا منه أن يقرر ما إذا كان إيجابيًا أم سلبيًا.
هذا هو تحليل المشاعر الكلاسيكي وهو جزء من استراتيجيات التداول الآلي التي تستخدمها صناديق التحوط المعروفة مثل DE Shaw و Two Sigma وغيرها. لإعطاء مثال بسيط ، عندما يحدث حدث ما ، غالبًا ما يختلف السوق حول ما إذا كان جيدًا أم سيئًا. يساعد التحليل الدقيق للمشاعر على تحديد تأثير الأخبار واتخاذ قرارات الاستثمار الصحيحة.
طلب الباحثون بشق الأنفس من ChatGPT تقديم إجابة ، وفي النهاية توصلوا إلى نتيجة مفاجئة: ChatGPT ، وهو جيد في التفكير المنطقي ، تفوق في الأداء على جميع أدوات تحليل المشاعر الأخرى. بمساعدة ChatGPT ، أعاد الباحثون اختبار أداء العائد باستخدام ChatGPT لتوجيه استراتيجيات الاستثمار المختلفة في الماضي. لديها معدل عائد يزيد عن 500٪ ، وإرجاع استراتيجية البيع على المكشوف يكون معدل العائد قريبًا من 400٪ ، ومعدل العائد لاستراتيجية الشراء حوالي 50٪.
أداء إستراتيجي مدعوم من ChatGPT *
في سوق الأوراق المالية ، أي من معدلات العائد المذكورة أعلاه يكفي لقتل 99٪ من مديري الاستثمار في العالم. أشار تقرير البحث إلى أن شراء وامتلاك S&P 500 ETF عاد بنسبة -12٪ خلال نفس الفترة الزمنية.
مجرد استخدام ChatGPT لتحليل المشاعر يمكن أن يحقق معدل عائد مرتفع؟ بينما كان هذا التقرير لافتًا للنظر ، فقد تسبب أيضًا في تساؤل مستخدمي الإنترنت ، "إذا وجدت إستراتيجية يمكن أن تحقق عائدًا بنسبة 500٪ في أقل من عامين ، فهل ستنشرها على الملأ؟" قال آخرون إنه حتى لو كان التقرير صحيحًا ، بمجرد أن أصبح التكتيك معروفًا على نطاق واسع ، فإنه لم يعد فعالًا. "لا يوجد شيء اسمه وجبة غداء مجانية."
ترقية عامل بديل لمنظمة العفو الدولية "حفارة"
شاهد الشخص العادي الإثارة ، بينما كان الخبير يراقب المدخل ، وعندما وصل الخبر إلى آذان روكي ، كان متحمسًا للغاية.
روكي هو مدير تنفيذي في مؤسسة أبحاث الاستثمار وإدارة الأصول Web3. قال بصراحة إنه "فاجأ" بالتقرير البحثي لجامعة فلوريدا. وهو يعتقد أن إضافة ChatGPT قد حققت قفزة نوعية في التعدين والتحسين عن "العوامل البديلة" ، خلص إلى أن "التجار ماتوا ، الذكاء الاصطناعي + الاستثمار هو المستقبل".
أوضح روكي أنه قبل دراسة القياس الكمي ، كانت النقطتان الأكثر صعوبة ، الأولى هي مصدر البيانات ، والثانية هي عامل الإستراتيجية. تشمل العوامل الإستراتيجية الشائعة عوامل الحجم والسعر والعوامل الأساسية. في النهاية ، التجانس أمر خطير نسبيًا. "الاختبار النهائي هو لعبة العوامل البديلة."
عوامل الاستراتيجية هي مفهوم شائع في المؤسسات الكمية. افهم ببساطة ، بعد حصول المؤسسة على بيانات المعاملات والمعلومات وبيانات الرأي العام للسوق الثانوي ، ستقوم بتنظيفها ، ثم معالجة البيانات الضخمة وتحويلها إلى عوامل. هذه عملية لإيجاد عوامل مهمة تؤثر على السوق من كميات هائلة من المعلومات. يمكن أن يساعد دمج هذه العوامل في استراتيجيات التداول المتداولين في الحكم على صعود وهبوط السوق.
عامل الإستراتيجية الفعال يعني "منجم ذهب" ، وبمجرد أن يتم تعدينه ، ليس من الصعب الحصول على عائد.
كما قال روكي ، من بين العوامل الإستراتيجية ، يمثل عامل الحجم والسعر والعامل الأساسي والعامل البديل ما يقرب من 60٪ و 20٪ و 20٪ من الاستراتيجية الكمية. من بينها ، يعتمد عامل سعر الحجم على استخراج البيانات من حجم التداول في السوق ، بما في ذلك أسعار الأصول في الثانية ، وتدفق رأس المال ، والمؤشرات الفنية لخطوط K المختلفة ، وما إلى ذلك ؛ العوامل الأساسية مستمدة من البيانات المالية وتقارير السمسرة وتوقعات المحللين وما إلى ذلك ؛ والعوامل البديلة هي "الأسلحة السرية" بخلاف الأولين ، وستستخدم كل مؤسسة قدرتها الفريدة على جمع العوامل التي تؤثر على الأسعار ، بما في ذلك الرأي العام الاجتماعي وتخزين البيانات. يندرج "تحليل المشاعر" الذي سمح باحثو جامعة فلوريدا لـ ChatGPT القيام به ضمن هذه الفئة.
العوامل الإستراتيجية المشتركة (مرتبة حسب أبحاث البنك الأحمر) *
بشكل عام ، من الصعب توسيع الفجوة بين المؤسسات لعوامل سعر الحجم والعوامل الأساسية ، لأن المعلومات ثابتة وعامة ، والتعدين عن العوامل البديلة سيختبر مهارات المؤسسات. قال روكي لـ "Metaverse Daily Explosion": "تستثمر كبرى صناديق التحوط الآن في عوامل بديلة. في مبارزة بين الأساتذة ، يصعب تنفيذ التحركات التقليدية ، ويمكن أن تربح التحركات الفريدة.
ومع ذلك ، فإن تكلفة التعدين وصعوبة العوامل البديلة أعلى بكثير من عوامل سعر الحجم والعوامل الأساسية.
"يشبه الأمر التقاط القذائف على شاطئ لا حدود له. يجب أن تتحلى بالصبر الشديد لالتقاطها واحدة تلو الأخرى. عادةً ، يمكن لنوع معين من البيانات البديلة أن يغطي بعض اللوحات فقط ، وحتى إذا تم التنقيب عنها ، يمكنك الحصول على الفوائد على هذه اللوحات فقط. "قال لي شيانغ ، المدير العام لشركة Mengxi Investment ، إن جمع البيانات للعوامل البديلة له حد معين ، لأنه ليس بيانات تقليدية ، سواء تم شراؤها من مزود بيانات تابع لجهة خارجية ، أو تم جمعها بمفردها ، وحتى من أجل العثور على بيانات أفضل ، تحتاج المؤسسات إلى استكشاف موردي البيانات القيّمين بنشاط.
بعد جمع البيانات ، ليس من السهل دراسة البيانات البديلة. "كيفية استخراج المنطق الداخلي للبيانات ، هذه الخطوة لها أيضًا عتبة عالية." قال لي شيانغ إن هذه العملية دقيقة للغاية. تحتاج إلى القضاء على جميع أنواع الضوضاء ، والعثور على المنطق الداخلي ، ثم الجمع بين العوامل. بعد ذلك تم الانتهاء من سلسلة من العمليات ، وقد تكون هناك نتائج جيدة.
شبه لي شيانغ عملية جمع العوامل بـ "التعدين": في البداية ، تم جمع بعض المناجم على مستوى السطح ، والتي كان من السهل جمعها ، أولاً ، ثم حفرها بشكل أعمق وأعمق.
فيما يتعلق بالعوامل البديلة للتعدين ، غالبًا ما يكون العمل الأكثر كثافة في العمل ، والأكثر كثافة من الناحية المالية ، والعمل الأساسي لمؤسسات الاستثمار الكبرى. فهي تجمع المعلومات بكميات كبيرة ، وتحلل القيم واحدة تلو الأخرى ، وتختبر معدل العائد ، وتجربتها. والخطأ ، وقد لا تحصل على أي شيء بعد عبء العمل الضخم والمعقد. يتطلب حصاد العوامل البديلة الفعالة أحيانًا عنصر الحظ.
الآن ، ظهور ChatGPT يجعل عملية استخراج العوامل البديلة فعالة. "وظيفة تحويل النص إلى نص قوية للغاية. على سبيل المثال ، يمكننا استخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية لالتقاط آراء مستخدمي الإنترنت حول نوع معين من الأسهم ، أو حتى سهم معين." يعتقد Li Xiang أن التطور السريع لـ GPT يمكن تحسين بعض كفاءة العمل الإضافي ، على سبيل المثال من حيث الأبعاد التنبؤية ، "مكاسبه من البحث الكمي في نهاية جمع البيانات ، ويمكن استخدام ChatGPT للحصول على معلومات من جانب النص بشكل أفضل."
ومع ذلك ، فإن GPT يشبه إلى حد كبير نموذجًا كبيرًا للأغراض العامة ، وهو ليس منحازًا تجاه الشركات المالية الرئيسية ، والتي من المقرر ألا يتم استخدامها خارج الصندوق. قال روكي إن تغذية البيانات على أساس نموذج GPT الكبير هو "نموذج عالمي" ، والذي لا يمكن أن يرضي مصداقية وصلاحية وأداء الوقت الحقيقي لبيانات المقطع العرضي المالي والمتسلسلة الزمنية. في عملية تنظيف البيانات ، هناك حاجة أيضًا إلى نموذج صغير احترافي. قم بالمعالجة المسبقة والتوحيد القياسي ، مما يدل على أن ChatGPT لا يزال بعيدًا عن طريق القياس الكمي الاحترافي.
لكن روكي يعتقد أن ChatGPT فتحت بابًا واضحًا للمؤسسات ، ويمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساعدًا عالي القوة للمتداولين.
فرصة الثروة للناس العاديين هنا؟
يشبه التقرير البحثي لجامعة فلوريدا مقدمة كافية لمنح JPMorgan Chase إلهامًا مفاجئًا. من المرجح أن يصبح الذكاء الاصطناعي "آلة لكسب المال" بلا عواطف في سوق التداول ، حيث تلعب ألعاب المال مع أناس حقيقيين.
لذا ، هل يمكن للمستثمرين العاديين استخدام أدوات مثل ChatGPT للمشاركة في المعاملات الكمية وتحسين عوائدهم؟
في هذا الصدد ، يشعر روكي أنه غير واقعي. وأوضح أن التداول الكمي يتطلب خلفية مهنية في الهندسة المالية والرياضيات المتقدمة والمفاهيم الإحصائية والمعرفة المالية ومعرفة المشتقات واللوائح المالية والاحتياطيات المعرفية الأخرى. في الوقت نفسه ، لا تتمتع GPT ، وهي قاعدة بيانات نموذجية كبيرة ، بأداء في الوقت الفعلي. يجب عليك شراء مصادر البيانات من Bloomberg وأماكن أخرى. وإلا ، فإن البيانات ليست في الوقت الفعلي ولا يمكنك المشاركة في اللعبة. لا بأس لإجراء اختبار عكسي للربح على GPT ، ولكن لا تفكر في الأمر في القتال الفعلي ".
السوق المالية مضطربة ، وعلى المستثمرين العاديين أن يكونوا حذرين بشكل خاص في استخدام الأدوات ، فبمجرد رؤيتهم من خلال الأدوات المتطورة ، قد يصبحون حملان تحت رحمة الآخرين. ومع ذلك ، قدم بعض الأشخاص أفكارًا استثمارية أكثر ملاءمة للأشخاص العاديين ، وقد لا أتمكن من تحقيق عوائد عالية ، ولكن لا تزال هناك فرصة جيدة للتفوق على معدل فائدة الرهن العقاري.
شارك Niu Yifei ، مبتكر البرنامج الصغير "Aniu Data" ، في التداول الكمي منخفض التردد. منذ وقت ليس ببعيد ، أجرى تجربة وطلب من ChatGPT كتابة إستراتيجية كمية واختبار منحنى العائد.
المنطق الاستراتيجي Niu Yifei المقدم إلى ChatGPT هو: من ETFs من المؤشرات الثلاثة لـ SSE 50 ، مؤشر ChiNext ، وسندات الخزانة لمدة 10 سنوات ، حدد ETF مع أكبر زيادة في الشهر الماضي (22 يوم تداول) كل يوم. إذا كان لديك صندوق ، فستستمر في الاحتفاظ بالمركز. إذا لم تحتفظ به ، فسوف تقوم بمسح الأموال التي تحتفظ بها وتشتري الصندوق.إذا سقطت الصناديق الثلاثة في الشهر الماضي ، فسوف تقوم بمسح المركز .
استخدام ChatGPT لكتابة عملية رمز الاستراتيجية الكمية *
بعد فترة وجيزة ، قدم ChatGPT رمز السياسة المطابق والتعليقات. "العيب الوحيد هو عدم إعطاء مصدر البيانات. لحسن الحظ ، لدي نسخة من البيانات التاريخية للصندوق. بعد استيراد البيانات وتشغيلها ، يمكنني بالفعل رؤية نتائج المقتنيات اليومية."
في وقت لاحق ، احتاج Niu Yifei إلى التحقق من الأداء التاريخي للاستراتيجية ، لذلك طلب من ChatGPT إنشاء برنامج اختبار رجعي ، وطلب من الاختبار الخلفي معرفة معدل العائد الفاصل ، ومعدل العائد السنوي ، والحد الأقصى للتصحيح ، وما إلى ذلك من الإستراتيجية بعد ثوانٍ قليلة أعطت منظمة العفو الدولية كود البرنامج وحققت المؤشرات المطلوبة. "ومع ذلك ، بعد مراجعة البرنامج بعناية ، ما زلت أجد بعض العيوب في التفاصيل ، مثل عدم مراعاة وقت إعادة التوازن الفعلي ، وما إلى ذلك ، ولكن معدل الإنجاز الإجمالي تجاوز 90٪."
قال Niu Yifei إنه قام بتحسين البرنامج من خلال توجيه الذكاء الاصطناعي ، وقام بإجراء تغييرات سحرية بسيطة يدويًا ، وكان برنامج backtest جاهزًا. استخدم هذا البرنامج لإجراء اختبار رجعي للأداء الاستثماري للاستراتيجية المذكورة أعلاه في عام 2022 ، وحصل أخيرًا على معدل عائد بنسبة 9.18٪ ، ومعدل عائد سنوي 9.57٪ ، وحد أقصى للتراجع بنسبة -12.25٪. مقارنةً بالأدوات الإحصائية الاحترافية ، فإن منحنى صافي القيمة لبرنامج الاختبار الخلفي الذي تنتجه ChatGPT هو نفسه تمامًا تقريبًا.
في هذه الحالة ، أخذ Niu Yifei زمام المبادرة لتحديد استراتيجية الاستثمار وطلب من ChatGPT عمل برنامج استثمار آلي وإجراءات اختبار رجعي ، وفي الواقع ، قام بتسليم عمل كتابة الكود إلى ChatGPT. بالطبع ، تتجاوز كفاءة كتابة التعليمات البرمجية في ChatGPT بكثير كفاءة المهندسين البشر ، مما يسمح للمستثمرين العاديين باستخدام هذه الطريقة للتحقق بكفاءة من فعالية عدد كبير من الاستراتيجيات ، ثم تحسين استراتيجيات التداول باستمرار لزيادة معدل العائد.
في الممارسة البسيطة لنيو ييفي ، وصل عائده السنوي على الاستثمار إلى 9.57٪ ، وهو أعلى بكثير من عائد منتجات إدارة الثروات في البنوك العامة. كشف Niu Yifei لـ "Metaverse Daily Explosion" أنه بالإضافة إلى السماح لـ ChatGPT بكتابة التعليمات البرمجية ، فإنه يحاول أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات ، والتقرير المالي وتحليل الإعلانات ، وما إلى ذلك ، حتى يتمكن من إعطاء إشارات التداول.
يعتقد Li Xiang أيضًا أن ChatGPT ستخفض عتبة الصناعة الكمية إلى حد معين. إذا كان شخص ما مهتمًا بالصناعة الكمية ، حتى لو لم يكن لديه خبرة في الصناعة ولديه فقط بعض الأفكار حول التداول ، فيمكنه أيضًا المشاركة جزئيًا بمساعدة قدرات ChatGPT. "ومع ذلك ، لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه من هذه الحالة إلى التطور إلى باحث أساسي محترف للغاية في مؤسسة كمية ، مع استراتيجيات دقيقة وتفاصيل مثالية."
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
500٪ عائد على أسهم الذكاء الاصطناعي؟ خبراء يكشفون ألغازًا
** بقلم: كايل **
صدم تقرير بحثي من جامعة فلوريدا الدائرة المالية: استخدم ChatGPT لتحليل الشعور بأخبار الشركة ، ووفقًا لذلك ، يمكنك الحصول على أكثر من 500٪ عائد على الاستثمار من خلال العمل طويلًا وقصيرًا في سوق الأوراق المالية. في حين أن هناك بعض الشكوك حول أرقام العائدات المذهلة للتقرير ، فإن العالم المالي يتغير بواسطة الذكاء الاصطناعي.
كشفت البنوك الاستثمارية الأسطورية مثل JPMorgan Chase و Goldman Sachs باستمرار عن الأخبار التي تفيد بأنهم يبحثون عن الذكاء الاصطناعي. وبغض النظر عما إذا كان معدل العائد بنسبة 500٪ يتحمل التدقيق ، فإنه يُظهر على الأقل أن قدرة GPT قد بدأت تتغلغل في معظم الروابط الأمامية لمعاملات السوق المالية. من وجهة نظر روكي ، المدير التنفيذي في Web3 Asset Management and Investment Research Institute ، فقد حدث بالفعل التعدين الفعال وتحسين "العوامل البديلة" بواسطة الذكاء الاصطناعي.
في المؤسسات الكمية وصناديق التحوط ، تعتبر "العوامل البديلة" أندر وأغلى العوامل بين جميع العوامل الإستراتيجية. يشير إلى عوامل أخرى غير العوامل التقليدية مثل أساسيات الشركة وحجم التداول والسعر التي تؤثر على السوق ، مثل الرأي العام الاجتماعي ومعنويات السوق. وأوضح روكي أن "المؤسسات الكبرى تبحث جميعها عن عوامل بديلة" ، وستصبح عوامل السعر والعوامل الأساسية متجانسة حتمًا ، وستلعب العوامل البديلة دورًا حاسمًا وتساعد المؤسسات على الفوز على حين غرة.
كنموذج كبير للأغراض العامة ، يحتاج المستخدمون إلى تحسين GPT إذا أرادوا استخدامه بشكل مباشر في الاستثمار الكمي ، ولكن تم فتح باب جديد. بالنسبة للأشخاص العاديين ، بمساعدة ChatGPT للتحقق بكفاءة من عدد كبير من الاستراتيجيات وتحليل البيانات ، يمكنهم أيضًا إيجاد طريقة لكسب المال الذي يناسبهم.
لقد وصل إعصار الذكاء الاصطناعي أخيرًا إلى الأسواق المالية الأقرب إلى المال.
"500٪ ROI" هو ضجة كبيرة في العالم
قام بنك JPMorgan Chase ، وهو بنك استثماري كبير يؤمن دائمًا بقوة التكنولوجيا ، بخطوة في مجال الذكاء الاصطناعي. في 26 مايو ، أعلنت JPMorgan Chase أنها تقوم بتطوير أداة للخدمات المالية تسمى "IndexGPT" ، والتي تستخدم الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي لتحليل واختيار الأوراق المالية ، وتوفر للعملاء نصائح استثمارية ذكية وشخصية.
هذه علامة أخرى على JP Morgan Chase لإضافة الذكاء الاصطناعي إلى نظام التداول.
في وقت مبكر من عام 2017 ، بدأت JPMorgan Chase في استخدام أداة الذكاء الاصطناعي الداخلية المسماة LOXM ، مما يسمح للجهاز بتلخيص الخبرة والدروس من المليارات السابقة من المعاملات التاريخية الحقيقية والمحاكية ، ثم استخدام السعر الأسرع والأمثل لتنفيذ أوامر التداول ، متجاوزة البشر من حيث حجم وكفاءة المعاملات.
في عام 2019 ، عينت JPMorgan Chase خبراء الذكاء الاصطناعي العالميين لتطوير "روبوت تداول الأسهم". وتشمل الوظائف الرئيسية إنشاء تقارير الاستثمار ، والبحث تلقائيًا عن فرص الاستثمار ، والمراقبة التلقائية "لطلبات عروض الأسعار". في ذلك الوقت ، قال جي بي مورجان إن الطلبات الآلية قد خفضت تكاليف تنفيذ التجارة بنحو 20٪ خلال السنوات القليلة الماضية.
إذا كان الاستثمار المبكر لشركة JPMorgan Chase في الذكاء الاصطناعي يهدف إلى "خفض التكاليف" ، فعندما أظهرت GPT قوى عظمى ، بدأ البنك الاستثماري في استخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز "قدراته المالية". من منظور التخطيط ، خضع دور الذكاء الاصطناعي في JPMorgan Chase لتغييرات مهمة - من مساعد استثمار إلى تاجر يوجه المعاملات.
أطلقت إجراءات JPMorgan Chase الجديدة إشارة إلى المشاركة العميقة للذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية ، كما تعرض جولدمان ساكس ومورجان ستانلي للاستثمار في أبحاث الذكاء الاصطناعي وتطويره داخليًا.
تم عرض أخبار الشركات المالية العملاقة المشاركة في الذكاء الاصطناعي في وول ستريت ، لكنها لم تجذب انتباه الجمهور. ومع ذلك ، تم تسليط الضوء على تقرير بحثي من قسم المالية في جامعة فلوريدا ، والذي كسر التعب الجمالي تحت السرد التقليدي "الذكاء الاصطناعي يغير الدائرة المالية".
صدر تقرير بحثي جامعي بعنوان "هل يمكن لـ ChatGPT توقع اتجاهات أسعار الأسهم؟" في 6 أبريل من هذا العام ، وتلقى في البداية القليل من الاستجابة. حتى شهر مايو ، أوصى كاتب تقني في Reddit بالتقرير ، بحجة أنه كان ورقة بحثية تتجاهلها وسائل الإعلام الرئيسية.
بعد إدخال "عائد الاستثمار بنسبة 500٪" في السؤال ، انفجر على الفور داخل وخارج الدائرة المالية.
وفقًا للورقة ، قام باحثون من جامعة فلوريدا بتغذية GPT-3.5 ، وهي غير متصلة بالإنترنت وبيانات السوق العامة والأخبار من أكتوبر 2021 إلى ديسمبر 2022. تم الحصول على هذه البيانات من خلال برامج زحف الويب ، بما في ذلك 67،586 معلومة حول 4138 مدرجًا. الشركات. العناوين الرئيسية ، واستبعاد أي عناوين رئيسية لتقلبات الأسهم ، وتصفية الموضوعات التي لا معنى لها ، والموضوعات الساخنة ، والأخبار المتكررة ، وما إلى ذلك. سمح الباحثون في المقام الأول لـ ChatGPT بتقييم كل عنوان وطلبوا منه أن يقرر ما إذا كان إيجابيًا أم سلبيًا.
هذا هو تحليل المشاعر الكلاسيكي وهو جزء من استراتيجيات التداول الآلي التي تستخدمها صناديق التحوط المعروفة مثل DE Shaw و Two Sigma وغيرها. لإعطاء مثال بسيط ، عندما يحدث حدث ما ، غالبًا ما يختلف السوق حول ما إذا كان جيدًا أم سيئًا. يساعد التحليل الدقيق للمشاعر على تحديد تأثير الأخبار واتخاذ قرارات الاستثمار الصحيحة.
طلب الباحثون بشق الأنفس من ChatGPT تقديم إجابة ، وفي النهاية توصلوا إلى نتيجة مفاجئة: ChatGPT ، وهو جيد في التفكير المنطقي ، تفوق في الأداء على جميع أدوات تحليل المشاعر الأخرى. بمساعدة ChatGPT ، أعاد الباحثون اختبار أداء العائد باستخدام ChatGPT لتوجيه استراتيجيات الاستثمار المختلفة في الماضي. لديها معدل عائد يزيد عن 500٪ ، وإرجاع استراتيجية البيع على المكشوف يكون معدل العائد قريبًا من 400٪ ، ومعدل العائد لاستراتيجية الشراء حوالي 50٪.
في سوق الأوراق المالية ، أي من معدلات العائد المذكورة أعلاه يكفي لقتل 99٪ من مديري الاستثمار في العالم. أشار تقرير البحث إلى أن شراء وامتلاك S&P 500 ETF عاد بنسبة -12٪ خلال نفس الفترة الزمنية.
مجرد استخدام ChatGPT لتحليل المشاعر يمكن أن يحقق معدل عائد مرتفع؟ بينما كان هذا التقرير لافتًا للنظر ، فقد تسبب أيضًا في تساؤل مستخدمي الإنترنت ، "إذا وجدت إستراتيجية يمكن أن تحقق عائدًا بنسبة 500٪ في أقل من عامين ، فهل ستنشرها على الملأ؟" قال آخرون إنه حتى لو كان التقرير صحيحًا ، بمجرد أن أصبح التكتيك معروفًا على نطاق واسع ، فإنه لم يعد فعالًا. "لا يوجد شيء اسمه وجبة غداء مجانية."
ترقية عامل بديل لمنظمة العفو الدولية "حفارة"
شاهد الشخص العادي الإثارة ، بينما كان الخبير يراقب المدخل ، وعندما وصل الخبر إلى آذان روكي ، كان متحمسًا للغاية.
روكي هو مدير تنفيذي في مؤسسة أبحاث الاستثمار وإدارة الأصول Web3. قال بصراحة إنه "فاجأ" بالتقرير البحثي لجامعة فلوريدا. وهو يعتقد أن إضافة ChatGPT قد حققت قفزة نوعية في التعدين والتحسين عن "العوامل البديلة" ، خلص إلى أن "التجار ماتوا ، الذكاء الاصطناعي + الاستثمار هو المستقبل".
أوضح روكي أنه قبل دراسة القياس الكمي ، كانت النقطتان الأكثر صعوبة ، الأولى هي مصدر البيانات ، والثانية هي عامل الإستراتيجية. تشمل العوامل الإستراتيجية الشائعة عوامل الحجم والسعر والعوامل الأساسية. في النهاية ، التجانس أمر خطير نسبيًا. "الاختبار النهائي هو لعبة العوامل البديلة."
عوامل الاستراتيجية هي مفهوم شائع في المؤسسات الكمية. افهم ببساطة ، بعد حصول المؤسسة على بيانات المعاملات والمعلومات وبيانات الرأي العام للسوق الثانوي ، ستقوم بتنظيفها ، ثم معالجة البيانات الضخمة وتحويلها إلى عوامل. هذه عملية لإيجاد عوامل مهمة تؤثر على السوق من كميات هائلة من المعلومات. يمكن أن يساعد دمج هذه العوامل في استراتيجيات التداول المتداولين في الحكم على صعود وهبوط السوق.
عامل الإستراتيجية الفعال يعني "منجم ذهب" ، وبمجرد أن يتم تعدينه ، ليس من الصعب الحصول على عائد.
كما قال روكي ، من بين العوامل الإستراتيجية ، يمثل عامل الحجم والسعر والعامل الأساسي والعامل البديل ما يقرب من 60٪ و 20٪ و 20٪ من الاستراتيجية الكمية. من بينها ، يعتمد عامل سعر الحجم على استخراج البيانات من حجم التداول في السوق ، بما في ذلك أسعار الأصول في الثانية ، وتدفق رأس المال ، والمؤشرات الفنية لخطوط K المختلفة ، وما إلى ذلك ؛ العوامل الأساسية مستمدة من البيانات المالية وتقارير السمسرة وتوقعات المحللين وما إلى ذلك ؛ والعوامل البديلة هي "الأسلحة السرية" بخلاف الأولين ، وستستخدم كل مؤسسة قدرتها الفريدة على جمع العوامل التي تؤثر على الأسعار ، بما في ذلك الرأي العام الاجتماعي وتخزين البيانات. يندرج "تحليل المشاعر" الذي سمح باحثو جامعة فلوريدا لـ ChatGPT القيام به ضمن هذه الفئة.
بشكل عام ، من الصعب توسيع الفجوة بين المؤسسات لعوامل سعر الحجم والعوامل الأساسية ، لأن المعلومات ثابتة وعامة ، والتعدين عن العوامل البديلة سيختبر مهارات المؤسسات. قال روكي لـ "Metaverse Daily Explosion": "تستثمر كبرى صناديق التحوط الآن في عوامل بديلة. في مبارزة بين الأساتذة ، يصعب تنفيذ التحركات التقليدية ، ويمكن أن تربح التحركات الفريدة.
ومع ذلك ، فإن تكلفة التعدين وصعوبة العوامل البديلة أعلى بكثير من عوامل سعر الحجم والعوامل الأساسية.
"يشبه الأمر التقاط القذائف على شاطئ لا حدود له. يجب أن تتحلى بالصبر الشديد لالتقاطها واحدة تلو الأخرى. عادةً ، يمكن لنوع معين من البيانات البديلة أن يغطي بعض اللوحات فقط ، وحتى إذا تم التنقيب عنها ، يمكنك الحصول على الفوائد على هذه اللوحات فقط. "قال لي شيانغ ، المدير العام لشركة Mengxi Investment ، إن جمع البيانات للعوامل البديلة له حد معين ، لأنه ليس بيانات تقليدية ، سواء تم شراؤها من مزود بيانات تابع لجهة خارجية ، أو تم جمعها بمفردها ، وحتى من أجل العثور على بيانات أفضل ، تحتاج المؤسسات إلى استكشاف موردي البيانات القيّمين بنشاط.
بعد جمع البيانات ، ليس من السهل دراسة البيانات البديلة. "كيفية استخراج المنطق الداخلي للبيانات ، هذه الخطوة لها أيضًا عتبة عالية." قال لي شيانغ إن هذه العملية دقيقة للغاية. تحتاج إلى القضاء على جميع أنواع الضوضاء ، والعثور على المنطق الداخلي ، ثم الجمع بين العوامل. بعد ذلك تم الانتهاء من سلسلة من العمليات ، وقد تكون هناك نتائج جيدة.
شبه لي شيانغ عملية جمع العوامل بـ "التعدين": في البداية ، تم جمع بعض المناجم على مستوى السطح ، والتي كان من السهل جمعها ، أولاً ، ثم حفرها بشكل أعمق وأعمق.
فيما يتعلق بالعوامل البديلة للتعدين ، غالبًا ما يكون العمل الأكثر كثافة في العمل ، والأكثر كثافة من الناحية المالية ، والعمل الأساسي لمؤسسات الاستثمار الكبرى. فهي تجمع المعلومات بكميات كبيرة ، وتحلل القيم واحدة تلو الأخرى ، وتختبر معدل العائد ، وتجربتها. والخطأ ، وقد لا تحصل على أي شيء بعد عبء العمل الضخم والمعقد. يتطلب حصاد العوامل البديلة الفعالة أحيانًا عنصر الحظ.
الآن ، ظهور ChatGPT يجعل عملية استخراج العوامل البديلة فعالة. "وظيفة تحويل النص إلى نص قوية للغاية. على سبيل المثال ، يمكننا استخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية لالتقاط آراء مستخدمي الإنترنت حول نوع معين من الأسهم ، أو حتى سهم معين." يعتقد Li Xiang أن التطور السريع لـ GPT يمكن تحسين بعض كفاءة العمل الإضافي ، على سبيل المثال من حيث الأبعاد التنبؤية ، "مكاسبه من البحث الكمي في نهاية جمع البيانات ، ويمكن استخدام ChatGPT للحصول على معلومات من جانب النص بشكل أفضل."
ومع ذلك ، فإن GPT يشبه إلى حد كبير نموذجًا كبيرًا للأغراض العامة ، وهو ليس منحازًا تجاه الشركات المالية الرئيسية ، والتي من المقرر ألا يتم استخدامها خارج الصندوق. قال روكي إن تغذية البيانات على أساس نموذج GPT الكبير هو "نموذج عالمي" ، والذي لا يمكن أن يرضي مصداقية وصلاحية وأداء الوقت الحقيقي لبيانات المقطع العرضي المالي والمتسلسلة الزمنية. في عملية تنظيف البيانات ، هناك حاجة أيضًا إلى نموذج صغير احترافي. قم بالمعالجة المسبقة والتوحيد القياسي ، مما يدل على أن ChatGPT لا يزال بعيدًا عن طريق القياس الكمي الاحترافي.
لكن روكي يعتقد أن ChatGPT فتحت بابًا واضحًا للمؤسسات ، ويمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساعدًا عالي القوة للمتداولين.
فرصة الثروة للناس العاديين هنا؟
يشبه التقرير البحثي لجامعة فلوريدا مقدمة كافية لمنح JPMorgan Chase إلهامًا مفاجئًا. من المرجح أن يصبح الذكاء الاصطناعي "آلة لكسب المال" بلا عواطف في سوق التداول ، حيث تلعب ألعاب المال مع أناس حقيقيين.
لذا ، هل يمكن للمستثمرين العاديين استخدام أدوات مثل ChatGPT للمشاركة في المعاملات الكمية وتحسين عوائدهم؟
في هذا الصدد ، يشعر روكي أنه غير واقعي. وأوضح أن التداول الكمي يتطلب خلفية مهنية في الهندسة المالية والرياضيات المتقدمة والمفاهيم الإحصائية والمعرفة المالية ومعرفة المشتقات واللوائح المالية والاحتياطيات المعرفية الأخرى. في الوقت نفسه ، لا تتمتع GPT ، وهي قاعدة بيانات نموذجية كبيرة ، بأداء في الوقت الفعلي. يجب عليك شراء مصادر البيانات من Bloomberg وأماكن أخرى. وإلا ، فإن البيانات ليست في الوقت الفعلي ولا يمكنك المشاركة في اللعبة. لا بأس لإجراء اختبار عكسي للربح على GPT ، ولكن لا تفكر في الأمر في القتال الفعلي ".
السوق المالية مضطربة ، وعلى المستثمرين العاديين أن يكونوا حذرين بشكل خاص في استخدام الأدوات ، فبمجرد رؤيتهم من خلال الأدوات المتطورة ، قد يصبحون حملان تحت رحمة الآخرين. ومع ذلك ، قدم بعض الأشخاص أفكارًا استثمارية أكثر ملاءمة للأشخاص العاديين ، وقد لا أتمكن من تحقيق عوائد عالية ، ولكن لا تزال هناك فرصة جيدة للتفوق على معدل فائدة الرهن العقاري.
شارك Niu Yifei ، مبتكر البرنامج الصغير "Aniu Data" ، في التداول الكمي منخفض التردد. منذ وقت ليس ببعيد ، أجرى تجربة وطلب من ChatGPT كتابة إستراتيجية كمية واختبار منحنى العائد.
المنطق الاستراتيجي Niu Yifei المقدم إلى ChatGPT هو: من ETFs من المؤشرات الثلاثة لـ SSE 50 ، مؤشر ChiNext ، وسندات الخزانة لمدة 10 سنوات ، حدد ETF مع أكبر زيادة في الشهر الماضي (22 يوم تداول) كل يوم. إذا كان لديك صندوق ، فستستمر في الاحتفاظ بالمركز. إذا لم تحتفظ به ، فسوف تقوم بمسح الأموال التي تحتفظ بها وتشتري الصندوق.إذا سقطت الصناديق الثلاثة في الشهر الماضي ، فسوف تقوم بمسح المركز .
بعد فترة وجيزة ، قدم ChatGPT رمز السياسة المطابق والتعليقات. "العيب الوحيد هو عدم إعطاء مصدر البيانات. لحسن الحظ ، لدي نسخة من البيانات التاريخية للصندوق. بعد استيراد البيانات وتشغيلها ، يمكنني بالفعل رؤية نتائج المقتنيات اليومية."
في وقت لاحق ، احتاج Niu Yifei إلى التحقق من الأداء التاريخي للاستراتيجية ، لذلك طلب من ChatGPT إنشاء برنامج اختبار رجعي ، وطلب من الاختبار الخلفي معرفة معدل العائد الفاصل ، ومعدل العائد السنوي ، والحد الأقصى للتصحيح ، وما إلى ذلك من الإستراتيجية بعد ثوانٍ قليلة أعطت منظمة العفو الدولية كود البرنامج وحققت المؤشرات المطلوبة. "ومع ذلك ، بعد مراجعة البرنامج بعناية ، ما زلت أجد بعض العيوب في التفاصيل ، مثل عدم مراعاة وقت إعادة التوازن الفعلي ، وما إلى ذلك ، ولكن معدل الإنجاز الإجمالي تجاوز 90٪."
قال Niu Yifei إنه قام بتحسين البرنامج من خلال توجيه الذكاء الاصطناعي ، وقام بإجراء تغييرات سحرية بسيطة يدويًا ، وكان برنامج backtest جاهزًا. استخدم هذا البرنامج لإجراء اختبار رجعي للأداء الاستثماري للاستراتيجية المذكورة أعلاه في عام 2022 ، وحصل أخيرًا على معدل عائد بنسبة 9.18٪ ، ومعدل عائد سنوي 9.57٪ ، وحد أقصى للتراجع بنسبة -12.25٪. مقارنةً بالأدوات الإحصائية الاحترافية ، فإن منحنى صافي القيمة لبرنامج الاختبار الخلفي الذي تنتجه ChatGPT هو نفسه تمامًا تقريبًا.
في هذه الحالة ، أخذ Niu Yifei زمام المبادرة لتحديد استراتيجية الاستثمار وطلب من ChatGPT عمل برنامج استثمار آلي وإجراءات اختبار رجعي ، وفي الواقع ، قام بتسليم عمل كتابة الكود إلى ChatGPT. بالطبع ، تتجاوز كفاءة كتابة التعليمات البرمجية في ChatGPT بكثير كفاءة المهندسين البشر ، مما يسمح للمستثمرين العاديين باستخدام هذه الطريقة للتحقق بكفاءة من فعالية عدد كبير من الاستراتيجيات ، ثم تحسين استراتيجيات التداول باستمرار لزيادة معدل العائد.
في الممارسة البسيطة لنيو ييفي ، وصل عائده السنوي على الاستثمار إلى 9.57٪ ، وهو أعلى بكثير من عائد منتجات إدارة الثروات في البنوك العامة. كشف Niu Yifei لـ "Metaverse Daily Explosion" أنه بالإضافة إلى السماح لـ ChatGPT بكتابة التعليمات البرمجية ، فإنه يحاول أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات ، والتقرير المالي وتحليل الإعلانات ، وما إلى ذلك ، حتى يتمكن من إعطاء إشارات التداول.
يعتقد Li Xiang أيضًا أن ChatGPT ستخفض عتبة الصناعة الكمية إلى حد معين. إذا كان شخص ما مهتمًا بالصناعة الكمية ، حتى لو لم يكن لديه خبرة في الصناعة ولديه فقط بعض الأفكار حول التداول ، فيمكنه أيضًا المشاركة جزئيًا بمساعدة قدرات ChatGPT. "ومع ذلك ، لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه من هذه الحالة إلى التطور إلى باحث أساسي محترف للغاية في مؤسسة كمية ، مع استراتيجيات دقيقة وتفاصيل مثالية."