Торнадо штучного інтелекту нарешті досягло фінансових ринків, найближчих до грошей.
Автор: Кайл
Дослідницький звіт Університету Флориди шокував фінансове коло: використовуйте ChatGPT для аналізу настрою новин компанії, і відповідно до цього ви можете отримати понад 500% прибутку від інвестицій, роблячи довгі та короткі операції на фондовому ринку. Хоча є певний скептицизм щодо приголомшливих цифр прибутковості у звіті, фінансовий світ трансформується завдяки ШІ.
Легендарні інвестиційні банки, такі як JPMorgan Chase і Goldman Sachs, постійно оприлюднюють новини про те, що вони шукають штучний інтелект. Незалежно від того, чи може норма прибутку в 500% витримати перевірку, це принаймні свідчить про те, що здатність GPT почала проникати в найбільш вихідна ланка фінансового ринку - транзакції. В очах Роккі, керівника Web3 Asset Management and Investment Research Institute, ефективний майнінг і оптимізація «альтернативних факторів» за допомогою ШІ вже відбулися.
У кількісних установах і хедж-фондах «альтернативні фактори» є найрідкіснішими та найціннішими серед усіх стратегічних факторів. Це відноситься до факторів, відмінних від звичайних факторів, таких як фундаментальні показники компанії, обсяг торгів і ціна, які впливають на ринок, наприклад суспільна громадська думка та настрої ринку. "Всі провідні установи шукають альтернативні фактори", - пояснив Роккі. Фактори цінового обсягу та фундаментальні фактори неминуче стануть однорідними. Альтернативні фактори відіграватимуть вирішальну роль і допоможуть установам перемогти несподівано.
Як універсальна велика модель GPT має бути вдосконалена користувачами, якщо вона хоче безпосередньо використовуватися для кількісних інвестицій, але нові двері відкрилися. Звичайні люди за допомогою ChatGPT ефективно перевіряють велику кількість стратегій і аналізують дані, вони також можуть знайти спосіб заробити гроші, який їм підходить.
Штучний торнадо нарешті досяг найближчого до грошей фінансового ринку.
"500% ROI" - це сенсація у світі
JPMorgan Chase, провідний інвестиційний банк, який завжди вірив у силу технологій, зробив крок у напрямку ШІ. 26 травня JPMorgan Chase оголосив, що розробляє інструмент фінансових послуг під назвою «IndexGPT», який використовує хмарні обчислення та штучний інтелект для аналізу та вибору цінних паперів, а також надає клієнтам інтелектуальні та персоналізовані інвестиційні поради.
Це ще одна ознака того, що JP Morgan Chase хоче додати ШІ в торгову систему.
Ще в 2017 році JPMorgan Chase почав використовувати внутрішній інструмент штучного інтелекту під кодовою назвою LOXM, що дозволяє машині узагальнювати досвід і уроки з минулих мільярдів реальних і змодельованих історичних транзакцій, а потім використовувати найшвидший і оптимальний Ціна виконує торгові замовлення , що перевершує людей за масштабом і ефективністю транзакцій.
У 2019 році JPMorgan Chase найняв глобальних експертів зі штучного інтелекту для розробки «біржового торгового робота». Основні функції включають створення інвестиційних звітів, автоматичний пошук інвестиційних можливостей і автоматичний моніторинг «запитів котирувань». У той час JPMorgan заявив, що автоматичні замовлення знизили витрати на виконання угод приблизно на 20% за останні кілька років.
Якщо перші інвестиції JPMorgan Chase в штучний інтелект були спрямовані на «зменшення витрат», то коли GPT продемонстрував надзвичайні можливості, інвестиційний банк почав використовувати найсучаснішу технологію штучного інтелекту для підвищення своїх «грошових можливостей». З точки зору компонування, роль штучного інтелекту в JPMorgan Chase зазнала важливих змін — від інвестиційного помічника до трейдера, який керує транзакціями.
Нові дії JPMorgan Chase показали глибоку участь ШІ у фінансовій індустрії, а Goldman Sachs і Morgan Stanley також виявили можливість інвестувати в дослідження та розробки штучного інтелекту.
Новина про те, що фінансові гіганти займаються штучним інтелектом, пройшла на Уолл-стріт, але не привернула уваги громадськості. Однак було виділено звіт про дослідження фінансового факультету Університету Флориди, який розвіяв естетичну втому під загальноприйнятим наративом «ШІ змінює фінансове коло».
Університетський звіт про дослідження під назвою «Чи може ChatGPT передбачити тенденції цін на акції?» був спочатку опублікований 6 квітня цього року, і спочатку отримав мало відгуків. До травня технічний автор на Reddit рекомендував звіт, стверджуючи, що це був документ, який проігнорували основні ЗМІ.
Після того, як у питання було введено «500% повернення інвестицій», воно миттєво вибухнуло як у фінансовому колі, так і за його межами.
Згідно з документом, дослідники з Університету Флориди передали GPT-3.5, який не підключений до Інтернету, публічні ринкові дані та новини з жовтня 2021 року по грудень 2022 року. Ці дані були отримані за допомогою веб-сканерів, включаючи 67 586 інформації про 4138 перерахованих компанії. Заголовки та виключайте будь-які заголовки про зростання та падіння акцій, відфільтровуючи безглузді гарячі теми, повторювані новини тощо. Дослідники насамперед дозволили ChatGPT оцінити кожен заголовок і попросили його вирішити, позитивний він чи негативний.
Це класичний аналіз настроїв і є частиною автоматизованих торгових стратегій, які використовують такі відомі хедж-фонди, як DE Shaw, Two Sigma та інші. Наведу простий приклад: коли відбувається якась подія, ринок часто не погоджується щодо того, добре це чи погано. Точний аналіз настроїв допомагає визначити вплив новин і прийняти правильні інвестиційні рішення.
Дослідники наполегливо просили ChatGPT дати відповідь і, нарешті, дійшли несподіваного висновку: ChatGPT, який добре вміє логічно міркувати, перевершив усі інші інструменти аналізу настроїв. За допомогою ChatGPT дослідники перевірили результативність використання ChatGPT для розробки різних інвестиційних стратегій у минулому. Зрештою, довгострокова стратегія (купуйте компанії з хорошими новинами, коротко продавайте компанії з поганими новинами) має прибутковість понад 500%, а прибутковість стратегії коротких продажів. Рівень прибутковості наближається до 400%, а прибутковість довгострокової стратегії становить близько 50%.
Ефективність стратегії на базі ChatGPT
На ринку цінних паперів будь-якої з наведених вище ставок прибутку достатньо, щоб убити 99% інвестиційних менеджерів у світі. У дослідницькому звіті зазначено, що купівля та утримання S&P 500 ETF принесла прибуток на -12% за той самий період часу.
Просто використання ChatGPT для аналізу настроїв може принести такий високий відсоток прибутку? Незважаючи на те, що цей звіт привернув увагу, він також викликав у користувачів мережі запитання: «Якби ви знайшли стратегію, яка може отримати 500% прибутку менш ніж за 2 роки, ви б оприлюднили його?» Інші сказали, що навіть якщо звіт правдивий , Як тільки тактика стає широко відомою, вона вже не ефективна. «Безкоштовного обіду не буває».
Неспеціаліст спостерігав за хвилюванням, а експерт спостерігав за дверима. Коли новина дійшла до вух Роккі, він був дуже схвильований.
Роккі є керівником дослідницької установи з управління активами та інвестиціями Web3. Він прямо сказав, що був «приголомшений» звітом про дослідження Університету Флориди. Він вважає, що додавання ChatGPT зробило якісний стрибок у майнінгу та оптимізації. «альтернативних факторів». , він зробив висновок: «Трейдери мертві, інвестиції в AI+ — це майбутнє».
Роккі пояснив, що до того, як вони вивчали кількісну оцінку, найважчими були два пункти: джерело даних, а другий — стратегічний фактор. Загальні стратегічні фактори включають фактори обсягу, ціни та фундаментальні фактори. Зрештою, однорідність є відносно серйозною. «Останній тест — це гра альтернативних факторів».
Фактори стратегії є загальною концепцією в кількісних установах. Просто зрозумійте: після того, як установа отримає дані про транзакції, інформацію та дані громадської думки вторинного ринку, вона очистить їх, а потім обробить масивні дані в фактори. Це процес пошуку важливих факторів, що впливають на ринок, з масивів інформації. Інтеграція цих факторів у торгові стратегії може допомогти трейдерам оцінити підйом і падіння ринку.
Фактор ефективної стратегії означає «золотий рудник», і коли він видобутий, отримати прибуток неважко.
Як сказав Роккі, серед стратегічних факторів фактор обсягу і ціни, фундаментальний фактор і альтернативний фактор становлять приблизно 60%, 20% і 20% кількісної стратегії. Серед них фактор цінового обсягу базується на аналізі даних обсягу ринкових торгів, включаючи ціни активів за секунду, потік капіталу, технічні індикатори різних K-ліній тощо; фундаментальні фактори виводяться з фінансових звітів, звітів брокерських компаній, очікувань аналітиків. і так далі, а альтернативні фактори є «секретною зброєю», окрім перших двох.Кожна установа використовуватиме свою унікальну здатність збирати фактори, які впливають на ціни, включно з соціальною громадською думкою та зберігати дані. «Аналіз настроїв», який дослідники Університету Флориди дозволили ChatGPT робити, відноситься до цієї категорії.
Поширені стратегічні фактори (відсортовано Red Bank Research)
Взагалі кажучи, важко збільшити розрив між установами щодо факторів цін на обсяг і фундаментальних факторів, оскільки інформація є фіксованою та загальнодоступною, а аналіз альтернативних факторів перевірить навички установ. «Тепер провідні хедж-фонди інвестують в альтернативні фактори», — сказав Роккі «Metaverse Daily Explosion». У поєдинку між майстрами складно працювати звичайними ходами, а унікальні можуть перемогти.
Однак вартість майнінгу та складність альтернативних факторів набагато вищі, ніж фактори обсягу ціни та фундаментальні фактори.
«Це як збирати мушлі на безмежному пляжі. Вам потрібно бути дуже терплячим, щоб збирати їх одну за одною. Зазвичай певний тип альтернативних даних може покривати лише деякі пластини, і навіть якщо вони викопані, ви можете Ли Сян, генеральний менеджер Mengxi Investment, сказав, що збір даних про альтернативні фактори має певний поріг, оскільки це не звичайні дані, придбані у стороннього постачальника даних або зібрані сама по собі, і навіть для того, щоб знайти кращі дані, організаціям потрібно активно досліджувати джерела цінних даних.
Після того, як дані зібрані, вивчити альтернативні дані непросто. «Як видобути внутрішню логіку даних, цей крок також має високий поріг». Лі Сян сказав, що цей процес дуже делікатний. Потрібно усунути всілякі шуми, знайти внутрішню логіку, а потім поєднати фактори. серія операцій завершена, можуть бути хороші результати.Ефект.
Лі Сян порівняв процес збирання факторів із «видобутком корисних копалин»: на початку деякі шахти на поверхневому рівні, які було легше зібрати, спочатку збирали, а потім копали все глибше й глибше.
З точки зору альтернативних факторів майнінгу, це часто найбільш трудомістка, фінансово ресурсомістка та основна робота великих інвестиційних установ.Вони збирають інформацію у великих кількостях, аналізують значення одне за іншим, перевіряють норму прибутку, перевіряють і помилки, і може нічого не отримати після величезного та складного робочого навантаження.Збирання ефективних альтернативних факторів іноді вимагає елементу удачі.
Тепер поява ChatGPT робить процес видобутку альтернативних факторів ефективним. «Його функція перетворення тексту в текст є дуже потужною. Наприклад, ми можемо використовувати технологію обробки природної мови, щоб зафіксувати погляди користувачів мережі на певний тип акцій або навіть на певну акцію.» Лі Сян вважає, що стрибок розвитку GPT може покращити певну ефективність допоміжної роботи, наприклад, з точки зору прогностичних параметрів: «Його перевага для кількісних досліджень полягає в кінці збору даних, і ChatGPT можна використовувати для кращого отримання текстової інформації».
Однак GPT більше схожа на велику модель загального призначення, і вона не орієнтована на фінансові спеціальності, які не призначені для використання з коробки. Роккі сказав, що подача даних на основі великої моделі GPT є «універсальною моделлю», яка не може задовольнити автентичність, валідність і ефективність фінансових перехресних даних і даних часових рядів у реальному часі. У процесі очищення даних також потрібна професійна маленька модель. Виконайте попередню обробку та стандартизацію, яка показує, що ChatGPT ще далекий від шляху професійної кількісної оцінки.
Але Роккі вважає, що ChatGPT відкрив очевидні двері для установ, і ШІ може стати потужним помічником для трейдерів.
Можливість багатства для звичайних людей тут?
Дослідницький звіт Університету Флориди схожий на вступ, достатній, щоб раптово надихнути JPMorgan Chase. ШІ, ймовірно, стане беземоційною «машиною для заробляння грошей» на торговому ринку, граючи в грошові ігри з реальними людьми.
Отже, чи можуть звичайні інвестори використовувати такі інструменти, як ChatGPT, щоб брати участь у кількісних транзакціях і покращувати свої прибутки?
У зв'язку з цим Роккі вважає, що це нереально. Він пояснив, що для кількісної торгівлі необхідна професійна підготовка у сфері фінансового інжинірингу, передової математики, статистичних концепцій, фінансових знань, знань про похідні інструменти, фінансового регулювання та інших запасів знань. У той же час GPT, велика модель бази даних, не має продуктивності в реальному часі. Ви повинні придбати джерела даних у Bloomberg та інших місцях. Інакше дані не будуть у реальному часі, і ви не зможете брати участь у грі. Це нормально щоб провести ретест прибутку на GPT, але навіть не думайте про це під час реального бою».
Фінансовий ринок неспокійний, і звичайні інвестори повинні бути особливо обережними у використанні інструментів.Як тільки їх побачать висококласні інструменти, вони можуть стати ягнятами, відданими на милість інших. Однак деякі люди надали інвестиційні ідеї, які більше підходять для звичайних людей. Можливо, я не зможу досягти високих прибутків, але все ще є хороший шанс перевершити відсоткову ставку по іпотеці.
Ніу Іфей, творець невеликої програми «Aniu Data», займався низькочастотним кількісним трейдингом.Нещодавно він провів експеримент і попросив ChatGPT написати кількісну стратегію та провести тестування кривої прибутковості.
Стратегічна логіка Niu Yifei, надана ChatGPT, така: серед ETF трьох індексів SSE 50, ChiNext Index і 10-річних казначейських облігацій щодня вибирайте ETF з найбільшим зростанням за останній місяць (22 торгові дні). Якщо у вас є фонд, ви й надалі утримуватимете позицію. Якщо ви її не утримуєте, ви очистите кошти, які маєте, і купите фонд. Якщо три фонди впали за останній місяць, ви очистите позицію .
Використання ChatGPT для написання процесу коду кількісної стратегії
Незабаром ChatGPT надав відповідний код політики та коментарі. «Єдиний недолік полягає в тому, що не вказано джерело даних. На щастя, у мене є копія історичних даних фонду. Після імпорту даних і запуску я дійсно можу побачити результати щоденних запасів».
Пізніше Ніу Іфею потрібно було перевірити історичну ефективність стратегії, тож він попросив ChatGPT створити програму тестування даних і попросив перевірку даних, щоб дізнатися інтервальну норму прибутку, річну норму прибутку, максимальний відкат тощо стратегії. Через кілька секунд AI видав програмний код, і досяг потрібних показників. «Однак після ретельного перегляду програми я все ж знайшов деякі недоліки в деталях, наприклад, неврахування фактичного часу перебалансування тощо, але загальний рівень завершення перевищив 90%».
Niu Yifei сказав, що він оптимізував програму, керуючи штучним інтелектом, і зробив прості магічні зміни вручну, і програма тестування була готова. Він використовував цю програму для перевірки інвестиційної ефективності вищезгаданої стратегії у 2022 році та врешті отримав діапазон прибутковості 9,18%, річну норму прибутку 9,57% і максимальну просадку -12,25%. Порівняно з професійними статистичними інструментами, крива власного капіталу програми тестування, створеної ChatGPT, майже однакова.
У цьому випадку Ніу Іфей взяв на себе ініціативу визначити інвестиційну стратегію та попросив ChatGPT створити автоматизоване інвестиційне програмне забезпечення та процедури тестування. Фактично він передав ChatGPT роботу з написання коду. Звичайно, ефективність написання коду ChatGPT набагато перевищує ефективність інженерів-людей, що дозволяє звичайним інвесторам використовувати цей метод для ефективної перевірки ефективності великої кількості стратегій, а потім постійно оптимізувати торгові стратегії для підвищення норми прибутку.
Згідно з простою практикою Ніу Іфея, його річний прибуток від інвестицій досяг 9,57%, що набагато вище, ніж у загальних банківських продуктах управління капіталом. Ніу Іфей розповів «Metaverse Daily Explosion», що окрім дозволу ChatGPT писати код, він також намагається використовувати ШІ для аналізу даних, аналізу фінансових звітів і оголошень тощо, щоб він міг подавати торгові сигнали.
Лі Сян також вважає, що ChatGPT певною мірою знизить поріг кількісної індустрії. Якщо хтось зацікавлений у кількісній індустрії, навіть якщо він не має досвіду в галузі та має лише деякі ідеї щодо торгівлі, він також може частково взяти участь за допомогою можливостей ChatGPT. «Однак від цього стану ще потрібно пройти довгий шлях до того, щоб вирости в дуже професійного основного дослідника кількісної установи з витонченими стратегіями та ідеальними деталями».
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
500% рентабельності акцій ШІ? Експерти розкривають таємниці
Автор: Кайл
Дослідницький звіт Університету Флориди шокував фінансове коло: використовуйте ChatGPT для аналізу настрою новин компанії, і відповідно до цього ви можете отримати понад 500% прибутку від інвестицій, роблячи довгі та короткі операції на фондовому ринку. Хоча є певний скептицизм щодо приголомшливих цифр прибутковості у звіті, фінансовий світ трансформується завдяки ШІ.
Легендарні інвестиційні банки, такі як JPMorgan Chase і Goldman Sachs, постійно оприлюднюють новини про те, що вони шукають штучний інтелект. Незалежно від того, чи може норма прибутку в 500% витримати перевірку, це принаймні свідчить про те, що здатність GPT почала проникати в найбільш вихідна ланка фінансового ринку - транзакції. В очах Роккі, керівника Web3 Asset Management and Investment Research Institute, ефективний майнінг і оптимізація «альтернативних факторів» за допомогою ШІ вже відбулися.
У кількісних установах і хедж-фондах «альтернативні фактори» є найрідкіснішими та найціннішими серед усіх стратегічних факторів. Це відноситься до факторів, відмінних від звичайних факторів, таких як фундаментальні показники компанії, обсяг торгів і ціна, які впливають на ринок, наприклад суспільна громадська думка та настрої ринку. "Всі провідні установи шукають альтернативні фактори", - пояснив Роккі. Фактори цінового обсягу та фундаментальні фактори неминуче стануть однорідними. Альтернативні фактори відіграватимуть вирішальну роль і допоможуть установам перемогти несподівано.
Як універсальна велика модель GPT має бути вдосконалена користувачами, якщо вона хоче безпосередньо використовуватися для кількісних інвестицій, але нові двері відкрилися. Звичайні люди за допомогою ChatGPT ефективно перевіряють велику кількість стратегій і аналізують дані, вони також можуть знайти спосіб заробити гроші, який їм підходить.
Штучний торнадо нарешті досяг найближчого до грошей фінансового ринку.
"500% ROI" - це сенсація у світі
JPMorgan Chase, провідний інвестиційний банк, який завжди вірив у силу технологій, зробив крок у напрямку ШІ. 26 травня JPMorgan Chase оголосив, що розробляє інструмент фінансових послуг під назвою «IndexGPT», який використовує хмарні обчислення та штучний інтелект для аналізу та вибору цінних паперів, а також надає клієнтам інтелектуальні та персоналізовані інвестиційні поради.
Це ще одна ознака того, що JP Morgan Chase хоче додати ШІ в торгову систему.
Ще в 2017 році JPMorgan Chase почав використовувати внутрішній інструмент штучного інтелекту під кодовою назвою LOXM, що дозволяє машині узагальнювати досвід і уроки з минулих мільярдів реальних і змодельованих історичних транзакцій, а потім використовувати найшвидший і оптимальний Ціна виконує торгові замовлення , що перевершує людей за масштабом і ефективністю транзакцій.
У 2019 році JPMorgan Chase найняв глобальних експертів зі штучного інтелекту для розробки «біржового торгового робота». Основні функції включають створення інвестиційних звітів, автоматичний пошук інвестиційних можливостей і автоматичний моніторинг «запитів котирувань». У той час JPMorgan заявив, що автоматичні замовлення знизили витрати на виконання угод приблизно на 20% за останні кілька років.
Якщо перші інвестиції JPMorgan Chase в штучний інтелект були спрямовані на «зменшення витрат», то коли GPT продемонстрував надзвичайні можливості, інвестиційний банк почав використовувати найсучаснішу технологію штучного інтелекту для підвищення своїх «грошових можливостей». З точки зору компонування, роль штучного інтелекту в JPMorgan Chase зазнала важливих змін — від інвестиційного помічника до трейдера, який керує транзакціями.
Нові дії JPMorgan Chase показали глибоку участь ШІ у фінансовій індустрії, а Goldman Sachs і Morgan Stanley також виявили можливість інвестувати в дослідження та розробки штучного інтелекту.
Новина про те, що фінансові гіганти займаються штучним інтелектом, пройшла на Уолл-стріт, але не привернула уваги громадськості. Однак було виділено звіт про дослідження фінансового факультету Університету Флориди, який розвіяв естетичну втому під загальноприйнятим наративом «ШІ змінює фінансове коло».
Університетський звіт про дослідження під назвою «Чи може ChatGPT передбачити тенденції цін на акції?» був спочатку опублікований 6 квітня цього року, і спочатку отримав мало відгуків. До травня технічний автор на Reddit рекомендував звіт, стверджуючи, що це був документ, який проігнорували основні ЗМІ.
Після того, як у питання було введено «500% повернення інвестицій», воно миттєво вибухнуло як у фінансовому колі, так і за його межами.
Згідно з документом, дослідники з Університету Флориди передали GPT-3.5, який не підключений до Інтернету, публічні ринкові дані та новини з жовтня 2021 року по грудень 2022 року. Ці дані були отримані за допомогою веб-сканерів, включаючи 67 586 інформації про 4138 перерахованих компанії. Заголовки та виключайте будь-які заголовки про зростання та падіння акцій, відфільтровуючи безглузді гарячі теми, повторювані новини тощо. Дослідники насамперед дозволили ChatGPT оцінити кожен заголовок і попросили його вирішити, позитивний він чи негативний.
Це класичний аналіз настроїв і є частиною автоматизованих торгових стратегій, які використовують такі відомі хедж-фонди, як DE Shaw, Two Sigma та інші. Наведу простий приклад: коли відбувається якась подія, ринок часто не погоджується щодо того, добре це чи погано. Точний аналіз настроїв допомагає визначити вплив новин і прийняти правильні інвестиційні рішення.
Дослідники наполегливо просили ChatGPT дати відповідь і, нарешті, дійшли несподіваного висновку: ChatGPT, який добре вміє логічно міркувати, перевершив усі інші інструменти аналізу настроїв. За допомогою ChatGPT дослідники перевірили результативність використання ChatGPT для розробки різних інвестиційних стратегій у минулому. Зрештою, довгострокова стратегія (купуйте компанії з хорошими новинами, коротко продавайте компанії з поганими новинами) має прибутковість понад 500%, а прибутковість стратегії коротких продажів. Рівень прибутковості наближається до 400%, а прибутковість довгострокової стратегії становить близько 50%.
Ефективність стратегії на базі ChatGPT
На ринку цінних паперів будь-якої з наведених вище ставок прибутку достатньо, щоб убити 99% інвестиційних менеджерів у світі. У дослідницькому звіті зазначено, що купівля та утримання S&P 500 ETF принесла прибуток на -12% за той самий період часу.
Просто використання ChatGPT для аналізу настроїв може принести такий високий відсоток прибутку? Незважаючи на те, що цей звіт привернув увагу, він також викликав у користувачів мережі запитання: «Якби ви знайшли стратегію, яка може отримати 500% прибутку менш ніж за 2 роки, ви б оприлюднили його?» Інші сказали, що навіть якщо звіт правдивий , Як тільки тактика стає широко відомою, вона вже не ефективна. «Безкоштовного обіду не буває».
Альтернативний фактор модернізації ШІ "екскаватор"
Неспеціаліст спостерігав за хвилюванням, а експерт спостерігав за дверима. Коли новина дійшла до вух Роккі, він був дуже схвильований.
Роккі є керівником дослідницької установи з управління активами та інвестиціями Web3. Він прямо сказав, що був «приголомшений» звітом про дослідження Університету Флориди. Він вважає, що додавання ChatGPT зробило якісний стрибок у майнінгу та оптимізації. «альтернативних факторів». , він зробив висновок: «Трейдери мертві, інвестиції в AI+ — це майбутнє».
Роккі пояснив, що до того, як вони вивчали кількісну оцінку, найважчими були два пункти: джерело даних, а другий — стратегічний фактор. Загальні стратегічні фактори включають фактори обсягу, ціни та фундаментальні фактори. Зрештою, однорідність є відносно серйозною. «Останній тест — це гра альтернативних факторів».
Фактори стратегії є загальною концепцією в кількісних установах. Просто зрозумійте: після того, як установа отримає дані про транзакції, інформацію та дані громадської думки вторинного ринку, вона очистить їх, а потім обробить масивні дані в фактори. Це процес пошуку важливих факторів, що впливають на ринок, з масивів інформації. Інтеграція цих факторів у торгові стратегії може допомогти трейдерам оцінити підйом і падіння ринку.
Фактор ефективної стратегії означає «золотий рудник», і коли він видобутий, отримати прибуток неважко.
Як сказав Роккі, серед стратегічних факторів фактор обсягу і ціни, фундаментальний фактор і альтернативний фактор становлять приблизно 60%, 20% і 20% кількісної стратегії. Серед них фактор цінового обсягу базується на аналізі даних обсягу ринкових торгів, включаючи ціни активів за секунду, потік капіталу, технічні індикатори різних K-ліній тощо; фундаментальні фактори виводяться з фінансових звітів, звітів брокерських компаній, очікувань аналітиків. і так далі, а альтернативні фактори є «секретною зброєю», окрім перших двох.Кожна установа використовуватиме свою унікальну здатність збирати фактори, які впливають на ціни, включно з соціальною громадською думкою та зберігати дані. «Аналіз настроїв», який дослідники Університету Флориди дозволили ChatGPT робити, відноситься до цієї категорії.
Поширені стратегічні фактори (відсортовано Red Bank Research)
Взагалі кажучи, важко збільшити розрив між установами щодо факторів цін на обсяг і фундаментальних факторів, оскільки інформація є фіксованою та загальнодоступною, а аналіз альтернативних факторів перевірить навички установ. «Тепер провідні хедж-фонди інвестують в альтернативні фактори», — сказав Роккі «Metaverse Daily Explosion». У поєдинку між майстрами складно працювати звичайними ходами, а унікальні можуть перемогти.
Однак вартість майнінгу та складність альтернативних факторів набагато вищі, ніж фактори обсягу ціни та фундаментальні фактори.
«Це як збирати мушлі на безмежному пляжі. Вам потрібно бути дуже терплячим, щоб збирати їх одну за одною. Зазвичай певний тип альтернативних даних може покривати лише деякі пластини, і навіть якщо вони викопані, ви можете Ли Сян, генеральний менеджер Mengxi Investment, сказав, що збір даних про альтернативні фактори має певний поріг, оскільки це не звичайні дані, придбані у стороннього постачальника даних або зібрані сама по собі, і навіть для того, щоб знайти кращі дані, організаціям потрібно активно досліджувати джерела цінних даних.
Після того, як дані зібрані, вивчити альтернативні дані непросто. «Як видобути внутрішню логіку даних, цей крок також має високий поріг». Лі Сян сказав, що цей процес дуже делікатний. Потрібно усунути всілякі шуми, знайти внутрішню логіку, а потім поєднати фактори. серія операцій завершена, можуть бути хороші результати.Ефект.
Лі Сян порівняв процес збирання факторів із «видобутком корисних копалин»: на початку деякі шахти на поверхневому рівні, які було легше зібрати, спочатку збирали, а потім копали все глибше й глибше.
З точки зору альтернативних факторів майнінгу, це часто найбільш трудомістка, фінансово ресурсомістка та основна робота великих інвестиційних установ.Вони збирають інформацію у великих кількостях, аналізують значення одне за іншим, перевіряють норму прибутку, перевіряють і помилки, і може нічого не отримати після величезного та складного робочого навантаження.Збирання ефективних альтернативних факторів іноді вимагає елементу удачі.
Тепер поява ChatGPT робить процес видобутку альтернативних факторів ефективним. «Його функція перетворення тексту в текст є дуже потужною. Наприклад, ми можемо використовувати технологію обробки природної мови, щоб зафіксувати погляди користувачів мережі на певний тип акцій або навіть на певну акцію.» Лі Сян вважає, що стрибок розвитку GPT може покращити певну ефективність допоміжної роботи, наприклад, з точки зору прогностичних параметрів: «Його перевага для кількісних досліджень полягає в кінці збору даних, і ChatGPT можна використовувати для кращого отримання текстової інформації».
Однак GPT більше схожа на велику модель загального призначення, і вона не орієнтована на фінансові спеціальності, які не призначені для використання з коробки. Роккі сказав, що подача даних на основі великої моделі GPT є «універсальною моделлю», яка не може задовольнити автентичність, валідність і ефективність фінансових перехресних даних і даних часових рядів у реальному часі. У процесі очищення даних також потрібна професійна маленька модель. Виконайте попередню обробку та стандартизацію, яка показує, що ChatGPT ще далекий від шляху професійної кількісної оцінки.
Але Роккі вважає, що ChatGPT відкрив очевидні двері для установ, і ШІ може стати потужним помічником для трейдерів.
Можливість багатства для звичайних людей тут?
Дослідницький звіт Університету Флориди схожий на вступ, достатній, щоб раптово надихнути JPMorgan Chase. ШІ, ймовірно, стане беземоційною «машиною для заробляння грошей» на торговому ринку, граючи в грошові ігри з реальними людьми.
Отже, чи можуть звичайні інвестори використовувати такі інструменти, як ChatGPT, щоб брати участь у кількісних транзакціях і покращувати свої прибутки?
У зв'язку з цим Роккі вважає, що це нереально. Він пояснив, що для кількісної торгівлі необхідна професійна підготовка у сфері фінансового інжинірингу, передової математики, статистичних концепцій, фінансових знань, знань про похідні інструменти, фінансового регулювання та інших запасів знань. У той же час GPT, велика модель бази даних, не має продуктивності в реальному часі. Ви повинні придбати джерела даних у Bloomberg та інших місцях. Інакше дані не будуть у реальному часі, і ви не зможете брати участь у грі. Це нормально щоб провести ретест прибутку на GPT, але навіть не думайте про це під час реального бою».
Фінансовий ринок неспокійний, і звичайні інвестори повинні бути особливо обережними у використанні інструментів.Як тільки їх побачать висококласні інструменти, вони можуть стати ягнятами, відданими на милість інших. Однак деякі люди надали інвестиційні ідеї, які більше підходять для звичайних людей. Можливо, я не зможу досягти високих прибутків, але все ще є хороший шанс перевершити відсоткову ставку по іпотеці.
Ніу Іфей, творець невеликої програми «Aniu Data», займався низькочастотним кількісним трейдингом.Нещодавно він провів експеримент і попросив ChatGPT написати кількісну стратегію та провести тестування кривої прибутковості.
Стратегічна логіка Niu Yifei, надана ChatGPT, така: серед ETF трьох індексів SSE 50, ChiNext Index і 10-річних казначейських облігацій щодня вибирайте ETF з найбільшим зростанням за останній місяць (22 торгові дні). Якщо у вас є фонд, ви й надалі утримуватимете позицію. Якщо ви її не утримуєте, ви очистите кошти, які маєте, і купите фонд. Якщо три фонди впали за останній місяць, ви очистите позицію .
Використання ChatGPT для написання процесу коду кількісної стратегії
Незабаром ChatGPT надав відповідний код політики та коментарі. «Єдиний недолік полягає в тому, що не вказано джерело даних. На щастя, у мене є копія історичних даних фонду. Після імпорту даних і запуску я дійсно можу побачити результати щоденних запасів».
Пізніше Ніу Іфею потрібно було перевірити історичну ефективність стратегії, тож він попросив ChatGPT створити програму тестування даних і попросив перевірку даних, щоб дізнатися інтервальну норму прибутку, річну норму прибутку, максимальний відкат тощо стратегії. Через кілька секунд AI видав програмний код, і досяг потрібних показників. «Однак після ретельного перегляду програми я все ж знайшов деякі недоліки в деталях, наприклад, неврахування фактичного часу перебалансування тощо, але загальний рівень завершення перевищив 90%».
Niu Yifei сказав, що він оптимізував програму, керуючи штучним інтелектом, і зробив прості магічні зміни вручну, і програма тестування була готова. Він використовував цю програму для перевірки інвестиційної ефективності вищезгаданої стратегії у 2022 році та врешті отримав діапазон прибутковості 9,18%, річну норму прибутку 9,57% і максимальну просадку -12,25%. Порівняно з професійними статистичними інструментами, крива власного капіталу програми тестування, створеної ChatGPT, майже однакова.
У цьому випадку Ніу Іфей взяв на себе ініціативу визначити інвестиційну стратегію та попросив ChatGPT створити автоматизоване інвестиційне програмне забезпечення та процедури тестування. Фактично він передав ChatGPT роботу з написання коду. Звичайно, ефективність написання коду ChatGPT набагато перевищує ефективність інженерів-людей, що дозволяє звичайним інвесторам використовувати цей метод для ефективної перевірки ефективності великої кількості стратегій, а потім постійно оптимізувати торгові стратегії для підвищення норми прибутку.
Згідно з простою практикою Ніу Іфея, його річний прибуток від інвестицій досяг 9,57%, що набагато вище, ніж у загальних банківських продуктах управління капіталом. Ніу Іфей розповів «Metaverse Daily Explosion», що окрім дозволу ChatGPT писати код, він також намагається використовувати ШІ для аналізу даних, аналізу фінансових звітів і оголошень тощо, щоб він міг подавати торгові сигнали.
Лі Сян також вважає, що ChatGPT певною мірою знизить поріг кількісної індустрії. Якщо хтось зацікавлений у кількісній індустрії, навіть якщо він не має досвіду в галузі та має лише деякі ідеї щодо торгівлі, він також може частково взяти участь за допомогою можливостей ChatGPT. «Однак від цього стану ще потрібно пройти довгий шлях до того, щоб вирости в дуже професійного основного дослідника кількісної установи з витонченими стратегіями та ідеальними деталями».