人工智能交易机器人正在蓬勃发展——但你能把你的钱托付给它们吗？

当 17 岁的 Nathan Smith 向 ChatGPT 驱动的交易机器人提交一份微型股投资组合时，它实现了23.8%的增长在四周内，他的业绩超越了罗素 2000 指数，并让他从俄克拉荷马州的农村一跃成为 Reddit 上的网络红人。

史密斯从农村高中生成长为 r/wallstreetbets 海报达人的历程，是互联网上蓬勃发展的一场更大运动的一部分，交易员们围绕现成的大型语言模型构建股票选择系统。

互联网上充斥着关于人工智能交易成功的说法。其中一Reddit帖子最近，ChatGPT 和 Grok 声称在 18 笔交易中取得了“完美、100% 的胜率”，并获得了相当大的收益，从而引发了轰动。另一个帐户向 ChatGPT 捐赠 400 美元，目标是成为“世界上第一个人工智能万亿富翁”

然而，这两篇帖子均未提供验证——没有股票行情、交易日志或收据。

然而，史密斯之所以受到关注，正是因为他在自己的子堆栈，并在GitHub。这意味着，您可以随时复制、改进或修改他的代码。

人工智能交易不再只是 Reddit 的幻想，它正在迅速成为华尔街的现实。

从部署开源机器人的业余程序员，到摩根大通和桥水基金等投资巨头构建定制人工智能平台，新一波市场工具有望带来更快的洞察和无需动手的收益。然而，随着个人实验的病毒式传播和机构工具的悄然传播，专家警告称，大多数大型语言模型仍然缺乏大规模真实货币交易所需的精度、纪律性和可靠性。现在的问题不是人工智能能否进行交易，而是是否应该允许它进行交易。

摩根大通推出了一个名为LLM 套件该公司向6万名员工描述了一款“类似ChatGPT的产品”。它可以解析美联储的讲话，汇总文件，生成备忘录草稿，并为名为IndexGPT的主题创意引擎提供支持，该引擎可以构建基于主题的定制股票篮子。

高盛称其聊天机器人GS AI 助手建立在其专有的基于 LLaMA 的 GS AI 平台之上。目前，该平台已应用于工程、研究和交易部门的 10,000 台台式机，据报道，它可将代码编写和模型构建的生产力提升高达 20%。

桥水基金的研究团队建立了投资分析助理使用 Claude 编写 Python 代码、生成图表并总结盈利评论——这些原本初级分析师需要几天才能完成的任务，现在只需几分钟即可完成。挪威主权财富基金 (NBIM) 使用 Claude 监控 9,000 家公司的新闻流，每年节省了约 213,000 名分析师的工作时间。

其他地方，3Commas、Kryll 和 Pionex 等平台提供 ChatGPT 集成，以实现交易自动化。菲梅克斯. 2025年2月，老虎证券集成DeepSeek的AI模型DeepSeek-R1 模型已集成到其聊天机器人 TigerGPT 中，以增强市场分析和交易能力。此外，包括国金证券和汇添富基金在内的至少 20 家公司也已采用 DeepSeek 的模型进行风险管理和投资策略制定。

所有这些都引出了一个显而易见的问题：我们是否最终达到了人工智能可以做出良好金融决策的地步？

人工智能辅助交易终于准备好迎接黄金时段了吗？

多项研究建议人工智能，甚至 ChatGPT 增强系统，在预测加密货币价格走势方面可以胜过手动和传统的机器学习模型。

然而，更广泛的研究 BCG 和哈佛商学院的研究人员警告不要过度依赖生成式人工智能，并指出 GPT-4 用户的表现恶化23%比用户避开人工智能的比例更高。这与其他专业人士的观察结果一致。

“拥有更多数据并不意味着能带来更多回报。有时你只是在增加更多噪音。”说曼氏集团首席信息官 Russell Korgaonkar。曼氏集团的系统交易部门一直在训练 ChatGPT 消化论文、编写内部 Python 代码以及从观察列表中筛选想法——但在考虑可靠地使用 AI 模型之前，你仍然需要完成大部分繁重的工作。

对于 Korgaonkar 来说，生成式 AI 和典型的机器学习工具用途不同。ChatGPT 可以帮助你进行基本面分析，但在价格预测方面表现不佳；而非生成式 AI 工具无法处理基本面问题，但可以分析数据并进行纯粹的技术分析。

“GenAI 的突破主要体现在语言方面。它对数值预测的帮助并不大，”他说，“人们正在使用 GenAI 来辅助工作，但并没有用它来预测市场。”

即使对于基本面分析，引导人工智能得出特定结论的过程也不一定总是可靠的。

BookWatch 创始人兼首席执行官 Miran Antamian 表示：“模型能够隐藏潜在推理，这一事实表明，令人困扰的解决方案可以避免，这表明目前的对齐方法不足，需要进行巨大的改进。”解密“我们不能仅仅谴责‘消极思维’，而必须考虑将迭代式人工反馈与随时间推移而主动调整的自适应奖励函数相结合。这可以极大地帮助识别被惩罚所掩盖的行为变化。”

Balyasny 合伙人 Gappy Paleologo指出法学硕士仍然缺乏“现实世界的基础”以及进行高信念投资所需的细致判断。他认为他们最适合做研究助理，而不是投资组合经理。

其他基金警告模型风险：这些人工智能很容易提出不切实际的方案，误读宏观语言，甚至产生幻觉——这导致公司坚持要求对每个人工智能信号进行人工全程审计。更糟糕的是，模型越好，它撒谎的可信度就越高，承认错误也就越困难。有研究表明证明这一点.

换句话说，到目前为止，将人类排除在这个等式之外是极其困难的，尤其是涉及到金钱的时候。

安塔米安告诉记者：“用 GPT-4o 等较弱的模型来监测更强大的模型的想法很有趣，但它不太可能无限期地持续下去。”解密“自动化和人工专家评估相结合可能更合适；从提供的推理水平来看，可能需要多个监督模型来监督。”

即使是 ChatGPT 本身，也对自己的局限性保持着清醒的认识。当被直接问及如何通过交易让某人成为百万富翁时，ChatGPT 给出了一个现实的回答——承认虽然有可能，但成功取决于是否有盈利策略、严谨的风险管理以及有效扩展的能力。

不过，对于业余爱好者来说，摆弄这些东西还是很有趣的。如果你有兴趣探索非完全自动化的人工智能辅助交易，解密已经开发了自己的提示，只是为了好玩——也可能是为了点击。我们的Degen投资组合分析器提供个性化、颜色编码的风险评估，无论您是激进交易者还是保守投资者，都能轻松应对。该框架整合了基本面、情绪和技术分析，同时收集用户体验、风险承受能力和投资时间线数据。

我们的 个人理财顾问prompt 旨在采用与大型投资公司相同的方法，提供机构级分析。在对巴西股票投资组合进行测试时，它识别出了集中敞口风险和货币错配，并生成了详细的再平衡建议和具体的风险管理策略。

这两个提示均可在GitHub对于任何想要尝试人工智能辅助财务分析的人来说——尽管正如史密斯的实验表明的那样，有时最有趣的结果来自于让人工智能完全掌控方向盘并执行机器所说的内容。

我们绝不会建议任何人这么做。虽然你可能不介意给 ChatGPT 投资 100 美元，但摩根大通不太可能这么做。至少目前还不可能发生。