近日，GPT-4面世。其強大的代碼代寫功能，讓程序員直呼“要失業(yè)了”。

不少吃瓜群眾表示好奇：ChatGPT能否做量化投資，讓人工智能來炒股？

【資料圖】

中國證券報記者第一時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代碼編程部分的效率，并非是投資策略研發(fā)的替代。

此外，基于金融行業(yè)特有的行業(yè)屬性，類似ChatGPT的AI應用尚不能接入到公募私募的投研系統(tǒng)，直接輔助投研活動。業(yè)內專家表示，基于自主可控和數據安全的考慮，等到國內相關公司的大語言模型研發(fā)出來之后，可能會接入到資管機構的投研領域。

ChatGPT也會量化投資？

近日，GPT-4面世。3月23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“動動嘴寫代碼就行了！”“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呢？

明澤投資證券交易部總經理劉的陽向記者舉了一個例子。他向ChatGPT發(fā)送了一個“寫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。

“這些代碼的邏輯關系和結構基本上是沒有問題的，但需要結合最新的數據和本地系統(tǒng)進行調試?！眲⒌年栂蛴浾弑硎?。

來源：受訪者提供

“最近我在用VS Code編程的過程中，就安裝了ChatGPT自動填寫代碼的插件。比如，我要實現某個函數功能，可以在命令行中輸入我的要求，它就會把這段代碼寫出來，在這個代碼基礎上我再調整和修改，確實幫我提高了很多效率?！奔螌嵒鹪鰪婏L格投資總監(jiān)劉斌也為記者表達了類似的場景。

據了解，在之前，量化這些基礎的代碼是需要人工撰寫?！跋襁@些底層的代碼，我們基本上現在都是交由ChatGPT來完成?！眲⒌年栒f，目前公司的量化系統(tǒng)在搭建階段，就編寫代碼這一基礎工作量來說，ChatGPT相當于一名專業(yè)高級程序員。

百億量化私募思勰投資合伙人、總經理吳家麒對記者表示，在目前的階段，ChatGPT主要是對量化編程進行一個效率的提升，而非人工替代。“首先，一個完全不懂編程和量化的人是無法調動ChatGPT來做這些工作；其次，量化策略背后邏輯框架的構建，ChatGPT是完全無法替代人工的。”他說。

并非人工替代

記者了解到，ChatGPT對于量化投資，主要是基礎代碼編程效率上的提升，并非投資策略研發(fā)的替代。

“ChatGPT能夠‘寫代碼’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信息來預測用戶所需要的代碼?！眲⒈蟊硎?，ChatGPT背后是一種人工智能大語言模型，從大量的文本數據中學習語言的通用特征，例如詞語之間的關系、句子結構、語法和上下文信息等，完成一種有邏輯的表達回答用戶的問題。相較于人腦，它背后的數據、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，也無法在股票市場無法完成一個精確的投資。

劉斌舉例說，“化工行業(yè)的定價邏輯”“白酒行業(yè)過去幾年的表現規(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，因為在過去的研報中可以找到很多類似的論述。

但“某個股票怎么樣？”這個問題，它是無法給出一個準確的答案的，未來需要投研人員先確立一個選股框架，它可能會幫忙找出來。

吳家麒也進一步舉例論證道，現在市場上很多數據和信息都是噪音，可能只有1%的有效信息。 如果ChatGPT基于所有的信息進行擬合，可能出來的策略是無效的，或者說通過它在金融市場上來更迭量化策略，選取有效因子，效率會比較低。

但多位業(yè)內人士同時向記者提到，未來或會誕生能夠熟練應用AI的“提問工程師”這一職業(yè)。同時，量化投資在招聘時，量化模型的主觀架構能力會更被看重。“只有在對策略和模型有清晰認知的前提下，我們才能調動AI提高工作效率?！眲⒌年柋硎?。

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，那么能否類似于微軟將人工智能大語言模型技術引入Office一樣，將ChatGPT接入基金公司的投研系統(tǒng)？

目前，針對這一問題多位業(yè)內人士對記者表示：可以接入人工智能大語言模型技術，但ChatGPT目前不行。

恒生電子首席科學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)模商用的技術對于準確性、可控性、時效性有很高的要求，并且需要具備很強的專業(yè)性、邏輯性和創(chuàng)造性。

同時，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言模型可能并不適用于資管機構。

“由于項目并不完全開源，目前ChatGPT對于投研端來說是一個技術黑箱，大家不清楚它輸出內容的邏輯，它輸出的內容可能和市場、和投研人員理解偏差很多?！蹦澄粯I(yè)內人士對記者表示。

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險。也許等到國內的人工智能大語言模型在金融行業(yè)優(yōu)化落地后，未來部署在本地，投研系統(tǒng)或可能實現接入類ChatGPT的功能。

業(yè)內人士表示，目前在公募、私募行業(yè)，類似于ChatGPT的人工智能技術或可最先應用于客服問答、研究輔助等領域。