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ChatGPT： 我们准备好了吗？
编辑2023-12-29【人工智能(AI)】人已围观
简介人工智能在金融领域的发展趋势
ChatGPT： 我们准备好了吗？
那么，最近开发的聊天机器人人工智能工具是否已经为交易世界做好了准备？跟随这位交易员的探索，看看 ChatGPT 如何用于
人工智能在金融领域的发展趋势
ChatGPT： 我们准备好了吗？
那么，最近开发的聊天机器人人工智能工具是否已经为交易世界做好了准备？跟随这位交易员的探索，看看 ChatGPT 如何用于支持交易。
作者：佩里-J-考夫曼
我和其他人一样：我想知道人工智能，尤其是 ChatGPT，能否告诉我如何制定更好的交易策略。如果不能，它能告诉我现在交易哪些股票或期货市场最好吗？它能告诉我控制风险或应对价格冲击的最佳方法吗？券商是否真的在使用人工智能向我们推荐股票？这些推荐是否比人类或其他方法更好？
人工智能的历史
如果想了解一些背景知识，你可能想读一读罗克韦尔-安约哈（Rockwell Anyoha）在哈佛大学出版的出版物《人工智能史》（The History Of Artificial Intelligence）。它讲述了多年来人工智能领域取得的大大小小的进步。以下是
以下是该出版物的一些重点内容：
1950年，艾伦-图灵（人工智能和现代计算机的最初开发者之一；你可能还记得电影《模仿游戏》中的他）撰写了第一篇有关该主题的重要论文。他的论文题目是 "计算机械与智能"。但当时技术尚未成熟。
1955 年，"逻辑理论家 "被开发出来，以模仿人类的解题技巧。
直到 1997 年，IBM 的 "深蓝 "击败了国际象棋冠军加里-卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）。(但这究竟是人工智能，还是仅仅是一个搜索引擎，可以查看所有可能的棋步组合，找出最佳组合？）
我们现在正处于 "大数据 "和更快的计算机时代。我们可以在几秒钟内找到信息。没有人再在精装版的《大英百科全书》中查找信息了。信息和数据都在网上，唾手可得。
介绍聊天工具
我们现在似乎突然有了 ChatGPT。这让我想起一位电影明星，经过 20 年的辛勤工作，"一夜成名"。
"GPT "是 "生成式预训练变换器 "的缩写，是一种生成式人工智能框架。ChatGPT 由 OpenAI 于 2022 年 11 月发布。
有了 ChatGPT，你可以提出问题，并获得能访问所有可用数据（"大数据"）的答案。这项技术已经（或即将）改进搜索，在人类技术人员看到医疗异常之前就能识别它们，提出治疗建议，设计建筑，甚至生成计算机代码。但它会 "创造 "吗？
我很惊讶 ChatGPT 能够找到信息，并按照正确的顺序和正确的语法进行排列，使其答案易于阅读。毫无疑问，它将加快信息的获取速度，并提供更易于理解和阅读的回答。
利用人工智能进行交易
我对人工智能的兴趣在于改进交易系统。这可能是一种新的趋势技术、一种额外的风险控制、经济数据的使用，或者是其他一些我尚未考虑到或尚未想出如何使用的因素。
为此，我向 ChatGPT 提出了一些问题作为练习。机器人的回答相当长，所以我在这里进行了总结。
交易原油的最佳方式是什么？
以下答案在 ChatGPT 的回复中名列前茅：
由于原油的波动性以及对地缘政治事件、供求动态和宏观经济状况等各种因素的敏感性，原油交易可能是一项复杂而高风险的工作。原油交易有几种方法，最佳方法取决于您的风险承受能力、投资资本和交易经验。以下是几种常见的方法：
1. 期货合约： 交易原油期货合约是最流行的方法之一。期货允许您在不拥有实物商品的情况下对石油的未来价格进行投机。它涉及签订合同，在未来预定的价格和日期买入或卖出石油。期货交易要求对市场动态有扎实的了解，并能通过止损单和对冲策略等技术来管理风险......
这只是一部分，但你可以看出答案的本质。它接着告诉你，你可以交易 ETF 和期权。我可以把整个问题的答案总结为： "视情况而定"。它实际上没有回答我的问题，只是给了你信息和选择。我很失望。我希望它能非常明确地告诉我何时买入、何时卖出。
我还想看看我是否能认出其中的文字来自于我读过的一本关于这个主题的书（甚至是我自己的书）。但得到的答案与指导手册或 "交易 101 "小册子中的内容大同小异。我确信这对某些交易者有用，但对我没有用。最后还有所有的免责声明。
不过，我的问题太简单了。要想从 ChatGPT 获得最佳答案，您需要学习如何提问。你的问题越具体，答案就越具体--在一定程度上。让我们来看几个例子。我总结了 ChatGPT 回答的部分内容，以避免增加不必要的篇幅。
如何进行股票价格冲击交易？
股票价格震荡交易是指利用价格的突然大幅波动，从市场波动中获取潜在利润。虽然价格震荡交易没有固定的策略，但以下是一些需要牢记的一般步骤和注意事项：
1.监控市场
2.识别潜在的价格冲击
3.分析形势
4.确定交易策略（建议采用突破、均值回归、动量、期权等策略）
5.通过止损和正确的头寸大小来管理风险
6.监控仓位和市场状况
我想知道人工智能，尤其是 ChatGPT，能否告诉我如何制定更好的交易策略。
我们又一次看到了教科书中一个很好的可能性指南，但没有看到任何策略，也没有提到任何系统或有盈利历史的系统。最后，我们得到的评论是 "请记住，价格震荡交易可能具有挑战性和投机性"。我同意。
我想了解得更具体一些，所以就问了：
交易高收益债券的最佳系统是什么？
答案开始了：
确定交易高收益债券的 "最佳 "系统取决于各种因素，如您的具体要求、风险偏好、可用资源和交易风格。以下是几种常用的高收益债券交易系统...
注意到与其他答案的相似之处了吗？它不是给你答案，而是给你一般的选择。在这种情况下，我问的是系统，它把 "系统 "理解为 "平台"。所以答案是
电子交易平台
算法交易系统
风险管理系统
市场数据和分析平台
订单管理系统
定制系统
真的吗？它们在想什么？哎呀，我忘了，人工智能其实不会思考。它是一种非常复杂的搜索方法，能以可读的形式给出答案。不，就像一个典型的搜索引擎，它列出了有信息的网站。
输出结束：
最终，高收益债券交易最佳系统的选择取决于您的具体要求、可用资源和所需的复杂程度。建议咨询行业专家、财务顾问和技术提供商，以确定最适合您交易需求的系统。
券商选股
2023 年 5 月 20 日出版的《巴伦周刊》刊登了一篇文章："是时候对人工智能有更多思考了--如何寻找下一个赢家"。在列举了目前最受欢迎的英伟达（Nvidia）、Meta、特斯拉（Tesla）、微软（Microsoft）和谷歌（Google）（这些公司都不是由人工智能选中的）之后，文章接着讨论了将从人工智能技术中受益的其他股票。
我自己对人工智能的兴趣将是改进交易系统。
主要的选股对象是 Marvell Technologies (MRVL)、Cadence Design Systems (CDNS)、Micron Technology (MU)、Snowflake (SNOW)、Datadog (DDOG) 以及其他一些公司。不过，这些股票实际上都不是人工智能挑选的，而是券商的选择。
创建趋势跟踪债券的计算机程序
我不会轻易放弃。到目前为止，我还没有留下深刻印象，但我知道您可以为一个确定的策略申请计算机代码。我向 ChapGTP 索取了交易债券的趋势跟踪系统的 TradeStation EasyLanguage 代码。
我收到的结果是可以在平台上运行的实际代码，但编码水平只有《程序设计 101》的水平。代码一开始就问用户："您想检查几天？然后继续
计算单日收益率
如果单日收益为头寸，则买入
如果单日收益为负值，则卖出
这个结果实际上是一个趋势跟踪系统，但非常基本。在这里，我又一次没有向机器人提出好的要求。所以我们再来一次：
债券期货可以用算法策略交易吗？
答案建议使用趋势跟踪、均值回归、统计套利或价差交易。它简要介绍了每种方法。没什么技术含量。这需要再问一个问题：
你能推荐一种交易债券期货的趋势跟踪策略吗？
这次我得到的答案更好。(我在这里展示的是经过缩短的答复）。它建议使用移动平均交叉系统：
当然！下面是一个债券期货交易趋势跟踪策略的简化示例：
1.确定趋势： 使用移动平均线确定趋势方向。计算债券期货价格的短期移动平均线（如 20 天）和长期移动平均线（如 50 天）。如果短期移动平均线高于长期移动平均线，则表示上升趋势；如果短期移动平均线低于长期移动平均线，则表示下降趋势。
2.生成进场信号： 当短期移动平均线越过长期移动平均线时，可视为看涨信号。当短期移动平均线低于长期移动平均线时，可视为看跌信号。
3.确定退出标准： 这可以基于多种因素，如追踪止损单、固定盈利目标或趋势反转信号。
4.风险管理： 使用最大亏损阈值和基于波动性的头寸大小技术来管理风险，保护交易资本。
5.使用历史数据进行回溯测试和改进，以评估其性能并做出必要调整。考虑为移动平均线和退出标准测试不同的时间框架，以找到最佳设置。
6.监控和调整： 持续监控策略的表现，并根据不断变化的市场条件进行必要的调整。
请记住，这只是一个简化的示例，实际的策略实施可能涉及更多的因素和复杂性。在将任何策略应用于实际交易之前，使用历史数据对其进行彻底测试和验证非常重要。此外，建议咨询具有债券期货交易专业知识的财务顾问或专业人士，以确保策略符合您的具体目标和风险承受能力。
接下来，我请求
根据您描述的策略，生成一些用于进场和出场的 EasyLanguage 代码。
标题为 "ChatGPT 提供的 EasyLanguage 代码 "的侧边栏显示了它生成的 EasyLanguage 代码。它提供的代码末尾附有一些免责声明。
您还可以申请其他功能。关键是您必须指定概念，告诉 ChatGPT 您想要什么。
到此为止了吗？
我从这次练习中学到了很多。最主要的是，我学会了由我来指定我想要的东西。我不能只问一个非常开放的问题，比如 "什么是最好的系统...... "或 "什么股票今年能赚最多的钱"？
让我们展望未来，考虑一下更复杂的人工智能处理器可能会做什么。它可能会告诉你每只股票或期货市场的最佳计算期，但这需要进行测试。它自己不太可能运行正确的测试。或者，它可以在网上找到当前的研究，并将研究结果提供给你。
但你不一定知道这些结果是否经过验证。因此，如果你不了解这些结果是如何产生的，那么使用这些结果将是有风险的。
人工智能能否 "想象 "可能发生的导致价格冲击的情况？在 1995 年，它能预见到 2000 年会出现的互联网泡沫，或 Covid 的影响，或美联储的行动吗？这似乎也不太可能。
在物理学中，我们可以很容易地找到 "封闭系统 "中的解决方案。在这个系统中，所有事件的组合都整齐地包含在历史数据中。
我们的经济和股市是开放系统。
有些事件的发生是前所未有的。在我看来，人工智能离处理好开放系统还有很长的路要走。作为一名交易员，我现在不会感到人工智能的威胁。但也许我只是缺乏想象力。
人工智能能 "想象 "出可能发生的导致价格震荡的情况吗？
ChatGPT： 我们准备好了吗？
那么，最近开发的聊天机器人人工智能工具是否已经为交易世界做好了准备？跟随这位交易员的探索，看看 ChatGPT 如何用于支持交易。
作者：佩里-J-考夫曼
我和其他人一样：我想知道人工智能，尤其是 ChatGPT，能否告诉我如何制定更好的交易策略。如果不能，它能告诉我现在交易哪些股票或期货市场最好吗？它能告诉我控制风险或应对价格冲击的最佳方法吗？券商是否真的在使用人工智能向我们推荐股票？这些推荐是否比人类或其他方法更好？
人工智能的历史
如果想了解一些背景知识，你可能想读一读罗克韦尔-安约哈（Rockwell Anyoha）在哈佛大学出版的出版物《人工智能史》（The History Of Artificial Intelligence）。它讲述了多年来人工智能领域取得的大大小小的进步。以下是
以下是该出版物的一些重点内容：
1950年，艾伦-图灵（人工智能和现代计算机的最初开发者之一；你可能还记得电影《模仿游戏》中的他）撰写了第一篇有关该主题的重要论文。他的论文题目是 "计算机械与智能"。但当时技术尚未成熟。
1955 年，"逻辑理论家 "被开发出来，以模仿人类的解题技巧。
直到 1997 年，IBM 的 "深蓝 "击败了国际象棋冠军加里-卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）。(但这究竟是人工智能，还是仅仅是一个搜索引擎，可以查看所有可能的棋步组合，找出最佳组合？）
我们现在正处于 "大数据 "和更快的计算机时代。我们可以在几秒钟内找到信息。没有人再在精装版的《大英百科全书》中查找信息了。信息和数据都在网上，唾手可得。
介绍聊天工具
我们现在似乎突然有了 ChatGPT。这让我想起一位电影明星，经过 20 年的辛勤工作，"一夜成名"。
"GPT "是 "生成式预训练变换器 "的缩写，是一种生成式人工智能框架。ChatGPT 由 OpenAI 于 2022 年 11 月发布。
有了 ChatGPT，你可以提出问题，并获得能访问所有可用数据（"大数据"）的答案。这项技术已经（或即将）改进搜索，在人类技术人员看到医疗异常之前就能识别它们，提出治疗建议，设计建筑，甚至生成计算机代码。但它会 "创造 "吗？
我很惊讶 ChatGPT 能够找到信息，并按照正确的顺序和正确的语法进行排列，使其答案易于阅读。毫无疑问，它将加快信息的获取速度，并提供更易于理解和阅读的回答。
利用人工智能进行交易
我对人工智能的兴趣在于改进交易系统。这可能是一种新的趋势技术、一种额外的风险控制、经济数据的使用，或者是其他一些我尚未考虑到或尚未想出如何使用的因素。
为此，我向 ChatGPT 提出了一些问题作为练习。机器人的回答相当长，所以我在这里进行了总结。
交易原油的最佳方式是什么？
以下答案在 ChatGPT 的回复中名列前茅：
由于原油的波动性以及对地缘政治事件、供求动态和宏观经济状况等各种因素的敏感性，原油交易可能是一项复杂而高风险的工作。原油交易有几种方法，最佳方法取决于您的风险承受能力、投资资本和交易经验。以下是几种常见的方法：
1. 期货合约： 交易原油期货合约是最流行的方法之一。期货允许您在不拥有实物商品的情况下对石油的未来价格进行投机。它涉及签订合同，在未来预定的价格和日期买入或卖出石油。期货交易要求对市场动态有扎实的了解，并能通过止损单和对冲策略等技术来管理风险......
这只是一部分，但你可以看出答案的本质。它接着告诉你，你可以交易 ETF 和期权。我可以把整个问题的答案总结为： "视情况而定"。它实际上没有回答我的问题，只是给了你信息和选择。我很失望。我希望它能非常明确地告诉我何时买入、何时卖出。
我还想看看我是否能认出其中的文字来自于我读过的一本关于这个主题的书（甚至是我自己的书）。但得到的答案与指导手册或 "交易 101 "小册子中的内容大同小异。我确信这对某些交易者有用，但对我没有用。最后还有所有的免责声明。
不过，我的问题太简单了。要想从 ChatGPT 获得最佳答案，您需要学习如何提问。你的问题越具体，答案就越具体--在一定程度上。让我们来看几个例子。我总结了 ChatGPT 回答的部分内容，以避免增加不必要的篇幅。
如何进行股票价格冲击交易？
股票价格震荡交易是指利用价格的突然大幅波动，从市场波动中获取潜在利润。虽然价格震荡交易没有固定的策略，但以下是一些需要牢记的一般步骤和注意事项：
1.监控市场
2.识别潜在的价格冲击
3.分析形势
4.确定交易策略（建议采用突破、均值回归、动量、期权等策略）
5.通过止损和正确的头寸大小来管理风险
6.监控仓位和市场状况
我想知道人工智能，尤其是 ChatGPT，能否告诉我如何制定更好的交易策略。
我们又一次看到了教科书中一个很好的可能性指南，但没有看到任何策略，也没有提到任何系统或有盈利历史的系统。最后，我们得到的评论是 "请记住，价格震荡交易可能具有挑战性和投机性"。我同意。
我想了解得更具体一些，所以就问了：
交易高收益债券的最佳系统是什么？
答案开始了：
确定交易高收益债券的 "最佳 "系统取决于各种因素，如您的具体要求、风险偏好、可用资源和交易风格。以下是几种常用的高收益债券交易系统...
注意到与其他答案的相似之处了吗？它不是给你答案，而是给你一般的选择。在这种情况下，我问的是系统，它把 "系统 "理解为 "平台"。所以答案是
电子交易平台
算法交易系统
风险管理系统
市场数据和分析平台
订单管理系统
定制系统
真的吗？它们在想什么？哎呀，我忘了，人工智能其实不会思考。它是一种非常复杂的搜索方法，能以可读的形式给出答案。不，就像一个典型的搜索引擎，它列出了有信息的网站。
输出结束：
最终，高收益债券交易最佳系统的选择取决于您的具体要求、可用资源和所需的复杂程度。建议咨询行业专家、财务顾问和技术提供商，以确定最适合您交易需求的系统。
券商选股
2023 年 5 月 20 日出版的《巴伦周刊》刊登了一篇文章："是时候对人工智能有更多思考了--如何寻找下一个赢家"。在列举了目前最受欢迎的英伟达（Nvidia）、Meta、特斯拉（Tesla）、微软（Microsoft）和谷歌（Google）（这些公司都不是由人工智能选中的）之后，文章接着讨论了将从人工智能技术中受益的其他股票。
我自己对人工智能的兴趣将是改进交易系统。
主要的选股对象是 Marvell Technologies (MRVL)、Cadence Design Systems (CDNS)、Micron Technology (MU)、Snowflake (SNOW)、Datadog (DDOG) 以及其他一些公司。不过，这些股票实际上都不是人工智能挑选的，而是券商的选择。
创建趋势跟踪债券的计算机程序
我不会轻易放弃。到目前为止，我还没有留下深刻印象，但我知道您可以为一个确定的策略申请计算机代码。我向 ChapGTP 索取了交易债券的趋势跟踪系统的 TradeStation EasyLanguage 代码。
我收到的结果是可以在平台上运行的实际代码，但编码水平只有《程序设计 101》的水平。代码一开始就问用户："您想检查几天？然后继续
计算单日收益率
如果单日收益为头寸，则买入
如果单日收益为负值，则卖出
这个结果实际上是一个趋势跟踪系统，但非常基本。在这里，我又一次没有向机器人提出好的要求。所以我们再来一次：
债券期货可以用算法策略交易吗？
答案建议使用趋势跟踪、均值回归、统计套利或价差交易。它简要介绍了每种方法。没什么技术含量。这需要再问一个问题：
你能推荐一种交易债券期货的趋势跟踪策略吗？
这次我得到的答案更好。(我在这里展示的是经过缩短的答复）。它建议使用移动平均交叉系统：
当然！下面是一个债券期货交易趋势跟踪策略的简化示例：
1.确定趋势： 使用移动平均线确定趋势方向。计算债券期货价格的短期移动平均线（如 20 天）和长期移动平均线（如 50 天）。如果短期移动平均线高于长期移动平均线，则表示上升趋势；如果短期移动平均线低于长期移动平均线，则表示下降趋势。
2.生成进场信号： 当短期移动平均线越过长期移动平均线时，可视为看涨信号。当短期移动平均线低于长期移动平均线时，可视为看跌信号。
3.确定退出标准： 这可以基于多种因素，如追踪止损单、固定盈利目标或趋势反转信号。
4.风险管理： 使用最大亏损阈值和基于波动性的头寸大小技术来管理风险，保护交易资本。
5.使用历史数据进行回溯测试和改进，以评估其性能并做出必要调整。考虑为移动平均线和退出标准测试不同的时间框架，以找到最佳设置。
6.监控和调整： 持续监控策略的表现，并根据不断变化的市场条件进行必要的调整。
请记住，这只是一个简化的示例，实际的策略实施可能涉及更多的因素和复杂性。在将任何策略应用于实际交易之前，使用历史数据对其进行彻底测试和验证非常重要。此外，建议咨询具有债券期货交易专业知识的财务顾问或专业人士，以确保策略符合您的具体目标和风险承受能力。
接下来，我请求
根据您描述的策略，生成一些用于进场和出场的 EasyLanguage 代码。
标题为 "ChatGPT 提供的 EasyLanguage 代码 "的侧边栏显示了它生成的 EasyLanguage 代码。它提供的代码末尾附有一些免责声明。
您还可以申请其他功能。关键是您必须指定概念，告诉 ChatGPT 您想要什么。
到此为止了吗？
我从这次练习中学到了很多。最主要的是，我学会了由我来指定我想要的东西。我不能只问一个非常开放的问题，比如 "什么是最好的系统...... "或 "什么股票今年能赚最多的钱"？
让我们展望未来，考虑一下更复杂的人工智能处理器可能会做什么。它可能会告诉你每只股票或期货市场的最佳计算期，但这需要进行测试。它自己不太可能运行正确的测试。或者，它可以在网上找到当前的研究，并将研究结果提供给你。
但你不一定知道这些结果是否经过验证。因此，如果你不了解这些结果是如何产生的，那么使用这些结果将是有风险的。
人工智能能否 "想象 "可能发生的导致价格冲击的情况？在 1995 年，它能预见到 2000 年会出现的互联网泡沫，或 Covid 的影响，或美联储的行动吗？这似乎也不太可能。
在物理学中，我们可以很容易地找到 "封闭系统 "中的解决方案。在这个系统中，所有事件的组合都整齐地包含在历史数据中。
我们的经济和股市是开放系统。
有些事件的发生是前所未有的。在我看来，人工智能离处理好开放系统还有很长的路要走。作为一名交易员，我现在不会感到人工智能的威胁。但也许我只是缺乏想象力。
人工智能能 "想象 "出可能发生的导致价格震荡的情况吗？
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