當 17 歲的 Nathan Smith 向 ChatGPT 驅動的交易機器人提交一份微型股投資組合時，它實現了23.8%的增長在四周內，他的業績超越了羅素 2000 指數，并讓他從俄克拉荷馬州的農村一躍成為 Reddit 上的網絡紅人。
史密斯從農村高中生成長為 r/wallstreetbets 海報達人的歷程，是互聯網上蓬勃發展的一場更大運動的一部分，交易員們圍繞現成的大型語言模型構建股票選擇系統。
互聯網上充斥著關于人工智能交易成功的說法。其中一Reddit帖子最近，ChatGPT 和 Grok 聲稱在 18 筆交易中取得了“完美、100% 的勝率”，并獲得了相當大的收益，從而引發了轟動。另一個帳戶向 ChatGPT 捐贈 400 美元，目標是成為“世界上第一個人工智能萬億富翁”
然而，這兩篇帖子均未提供驗證——沒有股票行情、交易日志或收據。
然而，史密斯之所以受到關注，正是因為他在自己的子堆棧，并在GitHub。這意味著，您可以隨時復制、改進或修改他的代碼。
人工智能交易不再只是 Reddit 的幻想，它正在迅速成為華爾街的現實。
從部署開源機器人的業余程序員，到摩根大通和橋水基金等投資巨頭構建定制人工智能平臺，新一波市場工具有望帶來更快的洞察和無需動手的收益。然而，隨著個人實驗的病毒式傳播和機構工具的悄然傳播，專家警告稱，大多數大型語言模型仍然缺乏大規模真實貨幣交易所需的精度、紀律性和可靠性?，F在的問題不是人工智能能否進行交易，而是是否應該允許它進行交易。
摩根大通推出了一個名為LLM 套件該公司向6萬名員工描述了一款“類似ChatGPT的產品”。它可以解析美聯儲的講話，匯總文件，生成備忘錄草稿，并為名為IndexGPT的主題創意引擎提供支持，該引擎可以構建基于主題的定制股票籃子。
高盛稱其聊天機器人GS AI 助手建立在其專有的基于 LLaMA 的 GS AI 平臺之上。目前，該平臺已應用于工程、研究和交易部門的 10,000 臺臺式機，據報道，它可將代碼編寫和模型構建的生產力提升高達 20%。
橋水基金的研究團隊建立了投資分析助理使用 Claude 編寫 Python 代碼、生成圖表并總結盈利評論——這些原本初級分析師需要幾天才能完成的任務，現在只需幾分鐘即可完成。挪威主權財富基金 (NBIM) 使用 Claude 監控 9,000 家公司的新聞流，每年節省了約 213,000 名分析師的工作時間。
其他地方，3Commas、Kryll 和 Pionex 等平臺提供 ChatGPT 集成，以實現交易自動化。菲梅克斯. 2025年2月，老虎證券集成DeepSeek的AI模型DeepSeek-R1 模型已集成到其聊天機器人 TigerGPT 中，以增強市場分析和交易能力。此外，包括國金證券和匯添富基金在內的至少 20 家公司也已采用 DeepSeek 的模型進行風險管理和投資策略制定。
所有這些都引出了一個顯而易見的問題：我們是否最終達到了人工智能可以做出良好金融決策的地步？
人工智能輔助交易終于準備好迎接黃金時段了嗎？
多項研究建議人工智能，甚至 ChatGPT 增強系統，在預測加密貨幣價格走勢方面可以勝過手動和傳統的機器學習模型。
然而，更廣泛的研究 BCG 和哈佛商學院的研究人員警告不要過度依賴生成式人工智能，并指出 GPT-4 用戶的表現惡化23%比用戶避開人工智能的比例更高。這與其他專業人士的觀察結果一致。
“擁有更多數據并不意味著能帶來更多回報。有時你只是在增加更多噪音?！?span>說曼氏集團首席信息官 Russell Korgaonkar。曼氏集團的系統交易部門一直在訓練 ChatGPT 消化論文、編寫內部 Python 代碼以及從觀察列表中篩選想法——但在考慮可靠地使用 AI 模型之前，你仍然需要完成大部分繁重的工作。
對于 Korgaonkar 來說，生成式 AI 和典型的機器學習工具用途不同。ChatGPT 可以幫助你進行基本面分析，但在價格預測方面表現不佳；而非生成式 AI 工具無法處理基本面問題，但可以分析數據并進行純粹的技術分析。
“GenAI 的突破主要體現在語言方面。它對數值預測的幫助并不大，”他說，“人們正在使用 GenAI 來輔助工作，但并沒有用它來預測市場?！?span style="display:none">Nar - 區塊鏈數字貨幣實時行情平臺
即使對于基本面分析，引導人工智能得出特定結論的過程也不一定總是可靠的。
BookWatch 創始人兼首席執行官 Miran Antamian 表示：“模型能夠隱藏潛在推理，這一事實表明，令人困擾的解決方案可以避免，這表明目前的對齊方法不足，需要進行巨大的改進?！苯饷堋拔覀儾荒軆H僅譴責‘消極思維’，而必須考慮將迭代式人工反饋與隨時間推移而主動調整的自適應獎勵函數相結合。這可以極大地幫助識別被懲罰所掩蓋的行為變化?！?span style="display:none">Nar - 區塊鏈數字貨幣實時行情平臺
Balyasny 合伙人 Gappy Paleologo指出法學碩士仍然缺乏“現實世界的基礎”以及進行高信念投資所需的細致判斷。他認為他們最適合做研究助理，而不是投資組合經理。
其他基金警告模型風險：這些人工智能很容易提出不切實際的方案，誤讀宏觀語言，甚至產生幻覺——這導致公司堅持要求對每個人工智能信號進行人工全程審計。更糟糕的是，模型越好，它撒謊的可信度就越高，承認錯誤也就越困難。有研究表明證明這一點.
換句話說，到目前為止，將人類排除在這個等式之外是極其困難的，尤其是涉及到金錢的時候。
安塔米安告訴記者：“用 GPT-4o 等較弱的模型來監測更強大的模型的想法很有趣，但它不太可能無限期地持續下去?！苯饷堋白詣踊腿斯＜以u估相結合可能更合適；從提供的推理水平來看，可能需要多個監督模型來監督。”
即使是 ChatGPT 本身，也對自己的局限性保持著清醒的認識。當被直接問及如何通過交易讓某人成為百萬富翁時，ChatGPT 給出了一個現實的回答——承認雖然有可能，但成功取決于是否有盈利策略、嚴謹的風險管理以及有效擴展的能力。
不過，對于業余愛好者來說，擺弄這些東西還是很有趣的。如果你有興趣探索非完全自動化的人工智能輔助交易，解密已經開發了自己的提示，只是為了好玩——也可能是為了點擊。我們的Degen投資組合分析器提供個性化、顏色編碼的風險評估，無論您是激進交易者還是保守投資者，都能輕松應對。該框架整合了基本面、情緒和技術分析，同時收集用戶體驗、風險承受能力和投資時間線數據。
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這兩個提示均可在GitHub對于任何想要嘗試人工智能輔助財務分析的人來說——盡管正如史密斯的實驗表明的那樣，有時最有趣的結果來自于讓人工智能完全掌控方向盤并執行機器所說的內容。
我們絕不會建議任何人這么做。雖然你可能不介意給 ChatGPT 投資 100 美元，但摩根大通不太可能這么做。至少目前還不可能發生。
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