【暗区突围直装科技免费】辅助量化投资ChatGPT加速金融科技智能化

　　近日  ，辅助GPT-4再次引爆市场，量化不少投资者好奇，投资能否用ChatGPT来做量化投资，加技智让人工智能来炒股。速金中国证券报记者第一时间采访到多位量化人士了解到
，融科暗区突围直装科技免费对于量化投资，辅助ChatGPT主要可以提高其中基础代码编程部分的量化效率，并非是投资投资策略的研发替代。

　　此外，加技智基于金融行业特有的速金行业属性 ，类似于ChatGPT的融科AI应用尚不能接入到公募和私募的投研系统
，直接辅助投研活动。辅助专家表示，量化基于自主可控和数据安全的投资考虑  ，等到国内相关公司的暗区突围辅助软件大语言模型研发出来之后，可能会接入到资管机构的投研领域
，ChatGPT将加速金融科技智能化
。

　　● 本报记者 杨皖玉

　　提升编程效率

　　近日 ，GPT-4面世。3月23日，全球最大代码托管平台GitHub发布了新一代代码生成工具GitHub Copilot X 。不少码农直呼“动动嘴写代码就行了 ！”“程序员要失业了？”

　　在金融行业，同样涉及写代码做编程的量化投资是否也面临着同样的境况？

　　明泽投资证券交易部总经理刘的阳向记者举了一个例子
。他向ChatGPT发送了一个“写一份预期盈利因子选股策略代码”的指令 ，而后ChatGPT为他返回了一串程序代码
。

　　“这些代码的逻辑关系和结构基本上没有问题
，但需要结合最新的数据和本地系统进行调试。”刘的阳表示。

　　“最近我在用VS Code编程的暗区突围辅助器免费开挂过程中，就安装了ChatGPT自动填写代码的插件。比如 ，我要实现某个函数功能 ，可以在命令行中输入我的要求
，它就会把这段代码写出来
，在这个代码基础上我再调整和修改，确实帮我提高了很多效率。”嘉实基金增强风格投资总监刘斌表示。

　　在此前 ，量化这些基础的代码是需要人工撰写。“像这些底层的代码
，我们基本上现在都是交由ChatGPT来完成。”刘的阳说，目前公司的量化系统在搭建阶段，就编写代码这一基础工作量来说 ，暗区突围辅助脚本ChatGPT相当于一名专业高级程序员。

　　而百亿量化私募思勰投资合伙人、总经理吴家麒表示 ，在目前阶段 ，ChatGPT主要是对量化编程进行一个效率提升 ，而非人工替代。“首先，一个完全不懂编程和量化的人是无法调动ChatGPT来做这些工作；其次，量化策略背后逻辑框架的构建 ，ChatGPT是完全无法替代人工的。”

　　不能替代投研端

　　记者采访调研了解到，ChatGPT对于量化投资
，主要是基础代码编程效率上的提升，并非投资策略的研发替代。

　　“ChatGPT能够‘写代码’是暗区突围稳定透视卡盟因为GPT模型的预训练数据中包含大量源代码，所以它可以按照提问信息来预测用户所需要的代码。”刘斌表示，ChatGPT背后是一种人工智能大语言模型 ，从大量的文本数据中学习语言的通用特征 ，例如词语之间的关系、句子结构、语法和上下文信息等，完成一种有逻辑的表达回答用户问题 。相较于人脑，它背后的数据、语义
、资料更多 。但仅靠大语言模型并不能理解代码背后的意图 ，也无法在股票市场完成一个精确的投资 。

　　刘的暗区突围修改器阳表示 ，在股票市场，量化策略研发不是一劳永逸的，一个策略适用的时间
、范围等都是有限的，所以ChatGPT只是一个能够提高效率的工具。代码的调试
、策略的研发等还是需要研究人员 。

　　刘斌举例说，“化工行业的定价逻辑”“白酒行业过去几年的表现规律”这些问题ChatGPT等大语言模型在金融场景落地后是能够回答的 ，因为在过去的研报中可以找到很多类似的论述。但“某个股票怎么样 ？”这个问题，它是无法给出一个准确答案的 ，未来需要投研人员先确立一个选股框架，它才可能会帮忙找出来。

　　吴家麒认为，暗区突围破解脚本现在市场上很多数据和信息都是噪音
，可能只有1%的有效信息 。如果ChatGPT基于所有的信息进行拟合，可能出来的策略是无效的。通过它在金融市场上来更迭量化策略
，选取有效因子
，效率会比较低 。

　　但多位业内人士同时向记者提到，未来或会诞生能够熟练应用AI的“提问工程师”这一职业。同时 ，量化投资在招聘时 ，量化模型的主观架构能力会更被看重  。“只有在对策略和模型有清晰认知的前提下，我们才能调动AI提高工作效率。”刘的暗区突围挂群阳表示。

　　暂不可接入投研系统

　　既然ChatGPT能够提升投研人员的工作效率
，能否将ChatGPT接入基金公司的投研系统
？

　　对此，多位业内人士对记者表示 ，可以接入人工智能大语言模型技术，但ChatGPT目前不行。

　　恒生电子首席科学家白硕近期在一场公开演讲中表示 ，基于金融行业特有的行业属性，大规模商用的技术对于准确性 、可控性、时效性有很高的要求  ，并且需要具备很强的专业性 、逻辑性和创造性
。同时基于自主可控和数据安全的考虑 ，直接应用公有云上的大语言模型可能并不适用于资管机构。

　　“由于项目并不完全开源，暗区突围bug目前ChatGPT对于投研端来说是一个技术黑箱 ，大家不清楚它输出内容的逻辑 ，输出的内容可能和市场、投研人员理解偏差很多。”某位业内人士表示 。

　　刘斌则提到，目前，投研系统接入类似的大语言模型，合规是首要面对的问题，可能存在信息泄漏的风险。也许等到国内的人工智能大语言模型在金融行业优化落地后，投研系统或可能实现接入类ChatGPT的功能。

　　业内人士表示 ，目前在公募 、私募行业，暗区突围辅助瞄准类似于ChatGPT的人工智能技术或可最先应用于客服问答、研究辅助等领域。

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