金融行业的AIGC应用

GPT在金融领域展现出多样化的应用潜力。在面向企业的应用中，其在风险评估和信用分析方面能够深度解析财务报告和信用记录，助力精确评估信用风险。此外，它还在金融产品推荐、市场调研、合规审查以及金融欺诈检测等方面发挥重要作用，有望大幅提升金融机构的业务效率和客户体验。不过，从数据处理和分析到模型的透明性和可解释性，金融机构在实现AI技术的全面融合和应用中也遇到了不少挑战。

但是在面向个人的应用中，GPT能够应用在智能顾投、量化分析、网页抓取、文字摘要、行情复盘等场景能够很快落地，提升投研效率。今天我们就先介绍几个普通读者就可以接触到的应用场景。

FinChat的金融聊天机器人

FinChat.io是聚焦在金融行业的ChatGPT，目前拥有750多家公司的金融数据和100多位大投资人的信息。作为一个生成式 AI 工具，FinChat可以生成有关上市公司和投资者问题的答案，其训练数据包括公司最新的财务数据、季度和年度报告、投资报告、业务KPI指标等。

目前FinChat.io是金融行业功能最强大的AI聊天机器人，旨在提供先进的数字化财务分析体验。在使用FinChat查询公司财务数据之前，金融和财务专业人士需要筛选来自各种来源的大量数据，来收集有关市场趋势、投资机会和公司业绩的情况。FinChat机器人可以用各种语言交流，并且可以完成繁琐的普通任务，极大地提升了数据检索的效率。

智能投资顾问

智能投顾是以人工智能为基础的一项专业的投资咨询服务，ChatGPT这类AI机器人应用以后，能较多的排除人的主观因素并提供更加客观科学的建议，并且可以随着市场和环境的变化而不断演变创新。

Magnifi是首批使用ChatGPT和计算机程序来提供个性化、数据驱动的投资建议的投资平台之一，目前其AI投资助理功能已经向公众开放使用。Magnifi AI聊天工具目前的应用范围，不仅可以在类似人类的对话中回答投资者的问题，还能监测个人投资组合，指导用户应对加息和财报季等市场变化事件。用户可以直接通过其进行股票和ETF的交易。

从市场现有的案例中，考虑到ChatGPT对于数字的敏感较弱，目前对于发现量价数据中的规律的能力较弱，而对于如财经新闻或是社交媒体之类的文本数据，ChatGPT则有较大的发挥空间。

量化交易

智能投顾侧重基于文本数据提供投资建议，量化交易则是为整个量化决策系统提供投资建议。现有量化投资预测模型可与各类大模型耦合扩展功能，并随着算法升级和规模扩大后，ChatGPT或将在多方面对量化投资带来影响。

首先，考虑AI大模型对非结构数据的分析。在量化投资中，了解市场的脉动同样重要。传统方法依赖于人工阅读和分析，这不仅耗时而且效率低下。引入GPT-4等模型后，我们能够自动化这一过程。这些模型可以快速扫描、解析大量财经新闻、研究报告，甚至社交媒体动态，提取关键信息，例如市场情绪、政策变化或行业趋势，这些都是影响股价和市场动态的重要因素。

接下来是交易策略的开发。传统的量化策略开发需要大量时间进行数据分析和模型测试。使用GPT-4，我们可以更快速地生成交易策略的初步模型，甚至能够根据历史数据自动调整和优化这些策略。例如，基于历史股价数据，GPT-4可以帮助我们识别潜在的买卖信号，或者优化交易算法以减少滑点和交易成本。

ChatGPT可以被运用于量化策略代码的编写，并且接入数据平台后可以实现交易策略的批量调参与样本外跟踪。东证金工的《ChatGPT 在量化投资中的运用：股票预测》研究了通过ChatGPT建立模型和生成源码，最终建立了LSTM股价预测模型；国金证券金融工程团队在2023年4月发布的研报《如何利用ChatGPT挖掘高频选股因子？》中，详细介绍了ChatGPT的提示工程和选股使用指南；广发金工的《Transformer架构下的量价选股策略：ChatGPT 核心算法应用于量化投资》，利用的是ChatGPT模型的核心算法——Transformer模型，输入个股涨跌幅和换手率面板数据，构建出股票未来涨跌概率的预测模型。

可见，券商机构在ChatGPT赋能量化交易、量价选股等方面积极研究。同时，通过GPT给出的投资建议通常会包括日后可能出现的多种情况的分析，也方便投资者更加全面，更加深入地分析投资市场，做出更加合理的交易决策。对于想了解GPT在量化交易中的实践，也可以参考下面这个开源的项目。

Auto-GPT MetaTrader，量化交易插件

介绍：Auto-GPT-MetaTrader-Plugin是一款连接MetaTrader交易账户至Auto-GPT的软件工具，使交易者能够利用GPT-4的强大功能进行金融交易。该插件支持执行和管理交易、获取账户信息、提供市场数据等功能，为交易者提供自动化和智能化的交易体验。这不仅展示了AI技术在金融交易中的应用潜力，还为交易者带来了更加高效、便捷的交易方式，进一步推动了金融科技领域的发展。

但这些应用并不是没有挑战的。大模型虽然能够处理海量信息，但对数据的真实性和准确性的判断还是一个难题。市场上充斥着各种误导性信息，大模型如果不能有效识别和过滤这些噪音，其输出的结果可能会误导投资决策。此外，大模型的解释性也是一个挑战。在金融市场，每一个决策都需要清晰的逻辑支撑。但大模型往往像一个“黑盒”，其内部如何做出决策往往不透明。大模型在量化交易的应用中还面临着过拟合的风险。由于其复杂性和参数众多，它们可能在历史数据上表现出色，但未必能有效预测未来的市场变化。
量化投资者需要深入理解这些工具的潜力和局限，谨慎地将它们融入到自己的投资流程中。

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/euyQ7NSXFjFzUD8SgZJm2Q