利用*******炒股 基于*******的投资具体回报如何?

　　据近日相关消息称，利用*******炒股，一年多回报率超500%!那么，基于*******的投资具体回报是什么样子?让我们一起往下看。

　　5月11日，佛罗里达大学金融学院发布一份研究，研究发现，通过将*******集成到投资模型中，不仅可以预测股市趋势，而且投资回报率可以高达惊人的500%，堪称AI界的“巴菲特”。

　　回报率超500%

　　从论文内容来看，其研究方法是用*******深度分析上市公司发布的新闻标题、内容，来确定是好消息还是坏消息。然后，对这些内容进行评级，再通过复杂的计算公式制成“*******指数”，结合公司的实时股价进行比对，以验证*******的分析能力。

　　简单来说，就是研究员为*******提供大量的新闻标题和内容，让*******用情感分析(Sentiment Analysis)判断这些事件对股市的影响。*******会判断出某一事件对股票价格有利、不利，还是不相关。

　　之后，研究者会依照该结果打分，用真实的股市回报来看*******准不准。该研究使用2021年10月至2022年12月CRSP(证券价格研究中心)公开的真实股市数据和新闻进行测试。

　　研究员根据*******提供的“多空策略”交易建议炒股，在此期间获得了超过500%的收益。这一出色的投资表现，与同期购买并持有标准普尔500ETF的-12%回报率形成强烈对比。有网友惊呼：“*******的股票投资水平，超过专业金融分析师和传统分析平台!”

　　研究结果说明， *******的评分对每日股市回报有显著预测能力。为了进一步研究*******的能力，将*******的评分与传统的数据分析平台进行了比较，发现远远高于传统股市情绪分析模型。开发探索大语言模型在金融行业的应用是非常有潜力的的。

　　那么，该项基于*******的投资具体回报是什么样子?

　　多空策略，即购买有好消息的公司并卖空有坏消息的公司，回报率最高，超过500%。

　　做空策略，只关注卖空有坏消息的公司，回报率接近400%。

　　做多策略，只买入有好消息的公司，回报率约为50%。

　　但事实上，在行业探索中大家会发现，GPT技术有两点需要注意。第一，GPT是个很好的文科生，但不是一个很厉害的理科生，先天就不太具备数学建模和概率推算的能力。

　　第二，GPT具备了同类类比的能力，而在金融领域做投资决策，同样的类比来源于你放了什么语料进去，放什么语料决定着你是赚钱还是亏钱。而如果把研报拿去进行训练，研报很多以买入信息为主，这又让GPT很难区分真伪。总之，不管是投资风险、合规风险，还是整个可行性上，GPT技术应用在金融领域上还是有很长的路要走。

　　用*******炒股可行吗?

　　其实这个研究也遭遇到了不少打脸式的质疑：

　　如果你找到了一种能在不到 2 年内获得 500% 回报的策略，你会公开它吗?

　　股市的走势总是变幻莫测，因为其本质上是递归性的。一旦某个策略被广大投资者所知晓并采纳，你的知识优势就会荡然无存。如果研究人员将他们的发现公之于众，那么你只能在极有限的时间内获利。

　　市场的特点是，一旦一种策略广为人知，它就不再真正有效了。世上没有免费的午餐。

　　看起来这些「质疑」似乎更有常识性。

　　业内人士表示，基于金融行业特有的行业属性，类似*******的AI应用尚不能接入到公募私募的投研系统，直接辅助投研活动。

　　从自主可控和数据安全的考虑，等到国内相关公司的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。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。

　　*******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的问题。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精确的投资。目前在公募和私募行业中，类似于*******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。