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ChatGPT“取代”程序員?國內(nèi)量化私募這樣回應

發(fā)布時間:2023-05-08 20:07:36  |  來源:21世紀經(jīng)濟報道  

作 者丨陳植


(資料圖片)

編 輯丨周炎炎

圖 源丨視覺中國

隨著ChatGPT迅速崛起,它在投資策略建模方面能否替代程序員,正成為金融市場一大熱門話題。

記者獲悉,近期部分歐美量化投資機構正嘗試使用ChatGPT構建新的投資策略,著手檢驗它們在實盤交易領域的成效。

值得注意的是,在國內(nèi)量化投資領域,ChatGPT能否替代程序員,同樣頗受爭議。

多位國內(nèi)量化私募人士向記者透露,盡管金融市場對ChatGPT在投資策略迭代升級抱有較高期望值,但在實際操作環(huán)節(jié),程序員在投資效率提升方面仍擁有難以替代的優(yōu)勢。

“事實上,ChatGPT等人工智能技術之所以在投資策略建模領域受到重視,一大重要原因是它能基于海量數(shù)據(jù)(維權)的分析挖掘,找到一些不為大家所知的投資規(guī)律,但這些投資規(guī)律能否在實盤交易環(huán)節(jié)發(fā)揮作用,仍是未知數(shù)?!币晃粐鴥?nèi)量化私募基金人士向記者指出。

首先,金融市場里的信息與回報之間的因果關系相當復雜,ChatGPT完全依賴信息數(shù)據(jù)挖掘分析,未必能完全掌握上述復雜因果關系;其次,金融市場交易的實質,依然是人們不同情緒與心態(tài)的博弈,但ChatGPT未必能精準掌握各類交易人群的情緒與心態(tài)變化,進而做出最佳的投資決策。

一位國內(nèi)大型量化私募機構CTO向記者表示,當前程序員在量化交易領域具有三大難以取代的優(yōu)勢,一是隨著數(shù)據(jù)量激增,需要專門的技術棧對海量數(shù)據(jù)進行處理。在這個過程里,需要程序員出身的相關量化工程師構建相關系統(tǒng);二是程序員能適應更快的程序迭代速度,助力量化私募基金更好發(fā)展與相關業(yè)務擴張;三是就交易成本而言,實際交易環(huán)節(jié)的很多細節(jié)都會直接影響業(yè)績結果,需要程序員有針對性地逐一解決投資策略在使用過程的各個問題。

“投資效率的提升,將有助于量化私募產(chǎn)品獲取更可觀的超額回報,而程序員難以被取代的核心優(yōu)勢,就在于他們對投資效率提升的貢獻度極高?!?他向記者強調說。

上述國內(nèi)量化私募人士向記者直言,目前他們也在嘗試將ChatGPT等AI人工智能科技應用在投資策略建模領域,但他們發(fā)現(xiàn),程序員的作用依然難以被替代。

究其原因,一是ChatGPT自動生成的量化投資策略未必“完美”,需要程序員根據(jù)實際交易環(huán)境做出優(yōu)化改良,才能在實戰(zhàn)環(huán)境創(chuàng)造更佳業(yè)績;二是金融交易的實質是人們心態(tài)與情緒的博弈,更需要程序員根據(jù)最新的金融市場情緒變化,對某些ChatGPT所生成的投資策略進行取舍,確保相關私募產(chǎn)品不會“踩雷”。

5月6日,“股神”巴菲特在伯克希爾哈撒韋年度股東大會表示,人工智能可以改變?nèi)虻拿婷?,卻改變不了人的想法和行為。

程序員緣何難以替代

ChatGPT自動生成的投資策略能否“跑贏”程序員研發(fā)的金融產(chǎn)品,正日益受到金融市場的密切關注。

近日,finder.com發(fā)布的最新實驗結果顯示,由ChatGPT推薦的38只上市公司所構建的股票組合凈值在過去五周上漲約4.9%,跑贏英國在線投資平臺Interactive Investor所推介的10只熱門基金產(chǎn)品(平均收益為-0.8%)。

“但這僅僅是個案,且短期業(yè)績表現(xiàn)無法印證ChatGPT所生成的投資策略能在更長時間持續(xù)跑贏上述熱門基金產(chǎn)品?!币晃幻绹A爾街對沖基金經(jīng)理向記者直言。此前他們也曾嘗試通過ChatGPT構建投資策略,但他們很快發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)由ChatGPT自動生成的量化投資策略未必能在實戰(zhàn)交易環(huán)境創(chuàng)造預期回報。

他直言,任何量化投資策略要進入實戰(zhàn)交易環(huán)境,首先要在模擬實盤環(huán)節(jié)與回測系統(tǒng)取得成功,但他們經(jīng)過模擬實盤與回測研究發(fā)現(xiàn),多數(shù)由ChatGPT自動生成的量化投資策略都遭遇“業(yè)績滑鐵盧”。究其原因,一是有些ChatGPT所生成的投資策略缺乏良好的外部柜臺交易環(huán)境,導致其實際業(yè)績遠遠低于預期值,二是有些ChatGPT所生成的投資策略與當前資本追逐熱點“完全不匹配”,導致業(yè)績很快“一落千丈”。

上述國內(nèi)大型量化私募機構CTO告訴記者,投資機構開展模擬實盤與回測研究的最終目的,就是進行實盤交易。在構建回測系統(tǒng)環(huán)節(jié),最常見的一點是要保證回測和實盤的一致性。這同樣離不開程序員的努力。

“這背后,是不同投資策略需要不同的交易系統(tǒng)與回測系統(tǒng),這一方面需要程序員針對投資策略特性進行特定優(yōu)化,從而獲得較好的回測系統(tǒng)或實盤系統(tǒng),另一方面程序員需通過對投資策略在模擬實盤與回測系統(tǒng)的業(yè)績進行分析匯總,找出相關問題進行針對性地調整解決,進一步提升投資策略的投資效率。”他指出。這恰恰是程序員難以被各類AI取代的核心優(yōu)勢。目前,程序員對投資效率的提升,還體現(xiàn)在交易的方方面面,比如在實際環(huán)節(jié),研究員通常會在限定時間內(nèi)開展更多的回測嘗試,比如嘗試不同的參數(shù),不同的策略,不同的模型或下單方式等,從而給投資策略創(chuàng)造更好的外部柜臺交易環(huán)境等,以爭取更高超額回報;此外,程序員可以盡量減少額外的資源占用,進一步提升研發(fā)效率。

前述華爾街對沖基金經(jīng)理向記者指出,目前ChatGPT在投資策略建模與應用過程面臨的另一大短板,是投資機構很難了解ChatGPT所生成的投資策略背后的“投資邏輯”。具體而言,越來越多歐美投資機構發(fā)現(xiàn)ChaGPT所生成的投資策略就像是一個“盲池”,沒人知道它到底對哪些數(shù)據(jù)做出分析挖掘,找到哪些投資規(guī)律,這些投資規(guī)律的邏輯是否“合情合理”,能否在實戰(zhàn)交易環(huán)節(jié)創(chuàng)造可觀回報。

此外,不少歐美量化投資對沖基金不清楚ChatGPT所生成的投資策略能否在不同柜臺交易環(huán)境均創(chuàng)造可觀的回報。事實上,同一個投資策略在性能截然不同的柜臺交易環(huán)境下,往往會產(chǎn)生較大的收益差距。但要創(chuàng)造良好的柜臺交易環(huán)境,同樣離不開程序員的協(xié)助。

“目前,我們更傾向于將ChatGPT自動生成的投資策略與程序員研發(fā)的投資因子與外部柜臺交易環(huán)境進行融合,通過彼此的揚長補短,令投資策略創(chuàng)造更佳的業(yè)績表現(xiàn)。”這位華爾街對沖基金經(jīng)理指出。

ChatPDT在投資策略建模的“短板”

在業(yè)內(nèi)人士看來,ChatGPT之所以被眾多歐美投資機構用于研發(fā)新的投資策略,一個重要原因是它能對海量數(shù)據(jù)進行分析挖掘,找到不少不為公眾所知的投資規(guī)律。

目前,ChatGPT覆蓋的數(shù)據(jù)量達到約1750億個變量,涵蓋過去數(shù)十年的各類文本資料。

但與此同時,也有不少歐美投資機構發(fā)現(xiàn)ChatGPT在投資策略建模方面所面臨的最大挑戰(zhàn),恰恰就是“數(shù)據(jù)太多”。

具體而言,一是數(shù)據(jù)越多,“噪音”越大。若ChatGPT所自動生成的投資模型過多聚焦那些“噪音”數(shù)據(jù)(即未必能對投資成效發(fā)揮直接作用的高價值數(shù)據(jù)),可能會導致其投資成效“大打折扣”;二是ChatGPT在對海量數(shù)據(jù)進行分析挖掘時,往往可能會忽視某些金融市場交易常識與投資準則(或是經(jīng)濟學原理),令相關投資策略面臨潛在的投資風險。

因此,越來越多歐美投資機構都在嘗試人工介入,即派遣程序員要么先過濾掉某些“噪音”數(shù)據(jù),再使用ChatGPT進行投資策略建模;要么在ChatGPT開展數(shù)據(jù)分析挖掘環(huán)節(jié),通過技術手段先植入相關金融市場交易常識與投資準則,提升其投資策略的“可解釋性”與“業(yè)績可預測性”。

在前述國內(nèi)大型量化私募機構CTO看來,這的確給量化投資機構程序員提成新的挑戰(zhàn),一方面隨著數(shù)據(jù)量達到PB級別,程序員出身的量化工程需需要構建專門的技術棧系統(tǒng),對海量數(shù)據(jù)進行處理;另一方面程序員需要適應更快的AI技術或投資建模迭代速度,以支持私募機構相關業(yè)務發(fā)展。

在業(yè)內(nèi)人士看來,要將ChatGPT等人工智能技術應用在投資策略建模以獲得穩(wěn)健的超額回報,還需相當長的征途。但是,這并不意味著程序員與AI技術互不兼容。一方面ChatGPT等AI技術的海量數(shù)據(jù)分析挖掘能力,為程序員處理各類信息數(shù)據(jù)并提升投資效率提供巨大的幫助,另一方面程序員也能根據(jù)模擬實戰(zhàn)業(yè)績匯總分析,為眾多ChatGPT等人工智能技術自動生成的投資模型創(chuàng)造更好的柜臺交易環(huán)境與策略優(yōu)化賦能,從而令后者在實戰(zhàn)環(huán)節(jié)創(chuàng)造更佳的業(yè)績表現(xiàn),助力私募產(chǎn)品業(yè)績更上一層樓。

本期編輯 黎雨桐

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