AI做投资靠谱吗?美教授测试ChatGPT、DeepSeek和Grok投资能力
作者：微信文章今天看到一篇文章，是关于美国一大学教授测试#AI投资 能力的实验，个人觉得在AI时代来临之际，作为投资者，有必要多了解AI对投资的影响。研究情况来自佛罗里达大学金融学助理教授Alejandro Lopez-Lira通过实验测试ChatGPT、DeepSeek和Grok等AI模型的投资能力，
在ChatGPT于2022年发布后不久，Lopez-Lira便开始了这项研究，最初的实验非常直接：他向人工智能输入了超过4000家公司的逾134,000条新闻标题，并让它判断一个标题对股价是利好、利空还是中性。如果ChatGPT做出正面判断，就会触发股票购买；而负面判断则会引发卖空——即押注股价将会下跌。为确保人工智能不仅仅是在回忆过去的事件，该测试使用了2021年10月之后的标题，这段时间是在其初始训练数据截止日期之后。结果令人震惊。这项目前正在接受同行评审的研究发现，ChatGPT的分析具有“显著的预测能力”。使用GPT-4模型的模拟在2021年10月至2023年12月期间，实现了0.38%的平均日回报率和超过650%的惊人复合累计回报率。这次回测没有考虑现实世界中的摩擦因素，如交易成本、税费或大额交易对价格的影响。此外，大约76%的模拟收益来自卖空，这是一种高风险策略，并非所有投资者都能轻易使用。从理论到现实：Autopilot实验这些充满希望但理想化的结果促成了一项真实世界的应用。投资应用程序Autopilot联系了Lopez-Lira，邀请他帮助创建一个由人工智能挑选投资的投资组合。Autopilot允许用户模仿知名公众人物的交易。这提供了一个机会，让他得以观察其学术理论在真实资金环境下的表现。这个新阶段需要一种更为复杂的方法。Lopez-Lira不仅要提供新闻标题，还必须向人工智能输入全面的信息，包括宏观经济环境、地缘政治风险和公司财务状况，以供其决策。这凸显了一个关键的启示：人工智能尚未成为一个自主的金融大师。Lopez-Lira解释说：“大型语言模型很难驾驭，它们可能会编造信息，有时它们没有正确的信息”。这个过程需要“人机协同”（human in the loop）来为模型提供经过筛选的、及时的信息，并有效地进行提示，因为它们的基础知识通常是过时的，并且它们不会本能地知道要搜索什么信息。AI模型投资迭代最初，由人工智能管理的投资组合包含10只标准普尔500指数的股票和5只行业或产业的交易所交易基金（ETF）。利用Lopez-Lira提供的数据，人工智能模型为公司打出1到100分的分数，然后根据这些分数构建投资组合。
随着时间的推移，Lopez-Lira给予了人工智能模型——现在包括OpenAI的o3、xAI的Grok3和DeepSeekR1更多的自由度：逐步放宽持仓权重和资产类别限制，允许配置债券和大宗商品相关ETF。例如，在某段时间里，OpenAI的模型选择了一个多元化的投资组合，其中包括用于捕捉市场整体走势的标普500 ETF（SPY）、作为对潜在经济衰退对冲的长期国债ETF（TLT），以及用于保本的短期国库券ETF（BIL）。投资的未来Lopez-Lira教授的研究揭示了AI在金融领域的双重性：一方面，其高效处理非结构化文本的能力为投资决策提供新工具；另一方面，数据时效性、模型幻觉等问题仍需解决。随着技术迭代，AI或将成为辅助分析师的重要工具，但完全取代人类判断仍需时日。普通投资者应该怎么做？ Lopez-Lira教授的实验证明，AI在解读市场信息方面的能力令人印象深刻，它正在成为一个革命性的工具，甚至可能改变金融市场的生态。对于普通人来说，启发是明确的：虽然人工智能正成为一种极其强大的投资分析工具，但它并非一个“一劳永逸”的解决方案。其有效性目前取决于提供给它的数据质量以及指导它的人类专家的水平。然而，对于普通投资者而言，最有价值的结论是：不要指望AI能成为一个可以完全撒手不管的“自动印钞机”。它的强大，体现在辅助决策上，而非替代决策。目前，AI投资的成功，高度依赖于背后人类专家的知识、经验和引导。所以，与其问AI能否帮你炒股赚钱，不如先学习如何利用AI，让它成为你分析信息、理解市场、做出更明智决策的“私人助理”。这，才是这场实验带给我们的真正启示。
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