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Re: [新聞] AI幫散戶發大財?GPT-4投資報酬率超40%

看板Stock標題Re: [新聞] AI幫散戶發大財?GPT-4投資報酬率超40% 作者
sky22485816
(玻利維亞)
時間推噓 8 推:8 噓:0 →:6

我最近也有嘗試類似的東西
主要旨在讓GPT規劃交易行為,有點像RL啦,你給它一個模擬交易環境讓它互動
玩的目標就是交易台指,看看GPT能不能當線仙
這種用語言模型來指導安排某項工作的方式也不是太新奇的東西
你也可以用它來寫小說(還挺好玩的,大家可以試試看)

原本想得很遠大,讓它參考台美日韓指數
自行選擇技術指標,並自己選擇作價差還是配對交易,自己決定做多/放空/平倉
後來嘗試了一下發現要讓GPT做那麼複雜且自由度高的行為
要詠唱的Prompt實在是太複雜了,而且容易陷入不可控的狀態,鬼打牆

後來改為使用我之前發文Radius Neighbors Regressor的一些特徵
然後只對台指做價差交易

基本上你就是告訴它需要模擬一個期貨交易員
然後告訴它有什麼樣的數據,這些數據的數值範圍,這些數據有什麼意義
它只能做什麼樣的行為

之後給它一段時間的歷史數據(但要把實際時間的資訊隱藏起來)
以及目前持有的倉位、已實現損益、未實現損益、總權益等等
希望它告訴你現在該做哪種決定(買入、平倉、放空)
並讓它 "一步一步分析" (這個關鍵字很重要)

我的測試結果是,它還是常常會鬼打牆
例如沒有倉位的時候,
有些指標中性、有些指標偏弱勢空、有些指標偏弱勢多
對我們一般人來說,可能覺得看不清楚,就會傾向不動
但它老兄就總是喜歡選擇開倉做多
一兩天後價格下跌,它又會覺得,現在偏空,我們還是平倉好了。

之後再上漲一日,它又開倉做多了 =.=
就這樣連續三四次,反正我覺得挺像韭菜的
可能我設計的Prompt不太好吧
有空再玩一下


※ 引述《j0588 (提前退休ing)》之銘言:
: 原文標題:
: AI幫散戶發大財?GPT-4投資報酬率超40% 擊敗華爾街
: 原文連結:
: https://m.cnyes.com/news/id/5436358
: 發布時間:
: 2024/01/24
: 記者署名:
: 鉅亨網編譯羅昀玫
: 原文內容:
: 近期一項針對美國標普 100 指數(S&P 100)研究指出,GPT-4 表現比基準指數高出 13%,投資報酬率高達 40%,同時保持了與市場相當的風險狀況。
: 以「大型語言模式能打敗華爾街嗎?揭示 AI 在選股方面的潛力」為題的最新研究指出,該研究介紹 MarketSenseAI,這是一種新穎的人工智慧驅動框架,利用 GPT-4 的高級推理功能進行可擴展的選股。
: MarketSenseAI 結合了思想鍊和情境學習方法來分析廣泛的資料來源,包括市場價格動態、財經新聞、公司基本面以及模擬著名金融投資團隊決策過程的總體經濟報告。
: MarketSenseAI 的開發、實施和實證驗證都很詳細,重點是其提供有說服力的解釋支持的可行投資訊號 (買入、持有、賣出) 的能力。
: 這項研究的一個值得注意的方面是,GPT-4 不僅用作預測工具,還用作評估器,揭示了 AI 產生的解釋對建議投資訊號的可靠性和接受度的重大影響。
: 在對標準普爾 100 指數股票進行的廣泛實證評估中,MarketSenseAI 的表現優於基準指數 13%,實現高達 40% 的投資報酬率,同時保持與市場相當的風險狀況。
: 這些結果證明,大型語言模型在複雜金融決策中的有效性,並標誌著 AI 融入金融分析和投資策略的重大進步。
: 該研究試圖為金融 AI 領域提出一種創新方法,並強調 AI 在徹底改變傳統金融分析投資方法方面的變革潛力。
: 然而,市場還是充斥著「AI 永遠無法打敗股票市場」,認為 AI 不僅無法預測黑天鵝事件,甚至可能會引發黑天鶴事件的論點。
: GPT-4 投資研究並非首創,有超 2.5 萬名投資者參加交易平台 Autopilot 發起的一項實驗項目,以驗證 AI 炒股的可靠性。
: Autopilot 透過 GPT-4 進行實盤投資,該公司新建一個 ChatGPT 主導的投資計畫,並交給它 5 萬美元初始資金,看 GPT-4 能否戰勝避險基金。
: 該公司已經吸引了超過 3400 名的投資者、募集資金 890 多萬美元,但從去年的 1 月 7 日,其 X 帳號已經停止了內容的更新。
: 儘管 Autopilot 聲稱他們使用 ChatGPT 主導進行投資,並能帶來 1 年內 500% 的回報。參與這項計畫的佛羅里達大學金融學教授 Alejandro Lopez-Lira 認為,短時間內 AI 或許可以預測市場走向,但這一情況並不會維持太久。
: Lira 稱,隨著越來越多的人使用這些工具,市場將變得更加有效率,因此預計獲利的可預測性會下降。預計到第五年,將沒有任何獲利可預測性。
: 心得/評論:
: 40%!?
: 第一個AI殺手級應用快要出現啦
: 投顧老蘇們該何去何從呢QQ

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※ PTT留言評論
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intointo 01/25 16:36我也想弄 但是模擬交易環境不容易

intointo 01/25 16:36強化學習的獎勵設計也要想一下

joygo 01/25 16:37我是覺得他比較適合訓練自己本來就勝率高的策略不

joygo 01/25 16:37是要他憑空去創造

intointo 01/25 16:39參照24小時的美日台期指去訓練 也想參考成交量

intointo 01/25 16:40我現在是訓練環境弄不出來 要自建時序資料庫?

如果純技術指標分析的話只要有價格、成交量的歷史資料就好了 在我的測試中 我下完Prompt告訴GPT該做的事情以後 它就會跟我要資料開始分析 我就直接把指標、倉位的數據丟給它 它分析完以後,就會告訴我它決定怎麼做 一開始我是手動計算現在的倉位等 (先測試該如何與它互動) 後來就讓它將分析結果輸出成JSON格式 { "action":"Buy", "reason":"....." } 然後你就可以Call API自動跑這一段 交易一段時間以後,也可以把歷史的交易紀錄給它讓它反省 我也沒玩得很深 但我覺得終極應用可能還是得像新聞內的一樣,讓它去量化新聞內的資料 比較合適。畢竟它雞兔鴨同籠的數學問題也挺容易算錯的 我是為了想要比較它與自己目前策略之間的差異才讓它做純技術分析

sakukio 01/25 16:45AI需要特定環境去學習 真的高強AI我們看不到

※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 01/25/2024 17:01:25

clair121800 01/25 17:29GPT還是語言模型啦 提供交易策略還是比較困難

qaz13579 01/25 17:45其實就是線仙而已 很容易多空雙巴 總是在找支撐找壓

qaz13579 01/25 17:45力 結果就是被主力教訓

IKnowWhy 01/25 17:51如果沒用就不用 如果有用大家會都會用 ai會漲 不如

IKnowWhy 01/25 17:51直接買ai股就好

thusnoy 01/25 18:05股市長期趨勢向上 弱多弱空做多沒毛病

ptta 01/26 12:57韭菜只能訓練出韭菜,韭韭相連到天邊