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因为ChatGPT这一阵太火了，于是就有人研究说拿Chat选股会怎么样？会不会很厉害？

首先声明下我不是泼冷水啊，我们来说点实际情况，ChatGPT实际上就是一个基于人工智能技术的聊天机器人，因为它可以通过自然语言交互的方式与用户进行对话，所以很容易被广大人民群众所了解，但要说到实现这个厉害东西的底层技术，那就并不是广大人民群众都能理解的，就像你刚看到电视觉得电视机很厉害，能放出小人来还带说话的，但我们不能看到一个技术很厉害就觉得它无所不能，电视机再厉害它不能拍电影。

不否认Chat在自然语言对话领域确有很大突破，比之前同类产品要智能许多，我们从技术迭代发展的角度来看，Chat同样是一个基于深度学习技术，统计类的对话模型，它的“智能”依旧是基于海量数据，这里涉及到的自然语言处理、机器学习、深度学习、云计算都不是新生事物，不同以往的是Chat将这些已有技术搭配了一个LLM（Large Language Model）大型语言模型，也就是我们说的大模型，这些技术结合在一起就产生了如此惊人的效果。

那么Chat的大模型又是怎样一个东西呢？这里主要分三个部分，一是基于上下文的学习，主要用来理解同用户对话的语境；二是引入了一个思维链技术，用来结合语境进行相关推理；三是指令学习，用来理解用户发出的指令，完成相关操作。

那么模型多大才算大？人民群众往往对这些不了解，也很难真正理解大模型的意义。实际上参数越多模型就越大，没有具体衡量标准，通常模型参数在百亿级别，性能就已明显优越于小模型，Chat的大模型参数达到了千亿级，足见其威力。

在金融领域Chat的确可以发挥一定作用，比如可以通过与用户的对话来了解用户的投资偏好和风险承受能力，从而为用户提供更加个性化的选股建议，或者进一步分析股票基本面，技术面等等各方面，然后为用户提供更精准的选股建议，但是如果你说Chat帮你选一只股买进等着赚钱，目前可能还实现不了，以后也基本没可能。

可以这么讲，大模型才是未来发展的一个方向，比如说在量化交易领域，人工智能选股已经有做了，那么随着大模型的普及，以往人工智能选股模型也会做的更大更厉害，这是毫无疑问的。

人工智能本质上是一个基于大量数据训练出来的概率系统，概率论是它推理的逻辑基础，比如今天人民群众看到的对话类模型，它本质上就是从大量的文字组合当中挑一个最优的，最符合当前语境的组合来回答用户，你看起来觉得它很智能，本质上是它可以识别出更多的模式来。

训练样本的大小以及模型的复杂程度与模型预测能力成正比，而前两个变量依赖于当今大数据及云计算等技术的发展，必然有更高水平的突破，今天我们看到大语言模型惊艳的效果仅仅是一方面，在量化投资以及整个金融领域，人工智能给我们带来更多颠覆性的东西也是不必吃惊的，比如说现在利用复杂的人工智能模型进行投资，投资回报比人还要厉害，这有什么奇怪呢？人脑选股本来也是一个模型，你的模型没有机器厉害也是很正常的。

但如果说，有那么一个产品出来以后我们大家都去用，然后我们都能拿来选股赚钱，这一点我看是不切实际的。

举个例子，XXX股票现在是10块钱，模型告诉你们今天会涨，那你们是不是都要过来买？但是现在我手里就有XXX股票，模型也一样告诉我这个股票会涨，那我会10块钱卖给你吗？所以就算拥有这样的模型，也不是每个人都能在10块钱买到这只股，也不是所有人都能赚到钱。

就好比基本面，我们看财务指标，盈利高的，增长快的企业通常情况我们认为它股价会涨，这也是一个模型，但是你找出来就会发现那个估值一样也是很高的，就是这么个道理。

所以不管ChatGPT还是飞机大炮原子弹，它仅仅是个工具，交易人手里的工具有很多很多，工具有用但并不起决定性作用，有人用的好，三万块钱可以做到两百个亿，也有的人用不好一辈子没吃上四个菜。

交易取得成功一定是靠人，技术的进步不会停止，终身学习，努力提高自己才是交易人的必修课。

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