2023年4月，佛罗里达大学的一项新研究报告称ChatGPT 可以准确预测股市的动态！他们对2021年10月至2022年12月的市场数据和新闻进行了回测，发现在ChatGPT的指导下，竟然在此期间创造了惊人的500%的回报率！而在同期，标准普尔500 ETF下跌了-12%。注：ChatGPT的训练数据止于2021年10月，所以从时间上排除了预测中使用到未来数据的可能性。

研究报告中的累计回报率

本人有8年程序化交易经验，最好成绩是半年翻倍，那还是大牛市加持期货10倍杠杆的情况下获得的。不到一年半500%收益，这个回测成绩有点太好了。因为论文没有提供具体交易数据，所以不好判断是不是存在偷价，未来函数的情况。每当我回测模型时，要是发现年收益超过500%，那毫无疑问肯定是我的代码哪里写错了。

不管怎样，虽然有所质疑，但它的方法还是可以学下的，正所谓“它山之石，可以攻玉”。

论文里使用的预测方法里的市场情绪预测法里的新闻情绪分析。市场情绪预测法是一种利用市场的情绪或者心理趋势来预测股票市场的未来走势的方法。这种方法是基于行为金融学的理论，即投资者会受外界新闻、小道消息的影响，大家听到某股票的利好消息多，买的人就多，股票自然上涨，反之利空消息多，股票会下跌。

具体操作就是收集公开网站的新闻标题，然后发给ChatGPT，问： 这些新闻对XX股票是正面的还是负面的啊？如果ChatGPT回答说是正面的，那就买多，如果是负面的就是卖空。

它的提示语翻译过来是类似这样的：

忘记你以前的指示。假装你是一位金融专家。你是一位有股票推荐经验的金融专家。在第一行回答“是”表示好消息，“否”表示坏消息，或者在不确定的情况下回答“未知”。然后，在下一行用一句简短而简明的话进行详细说明。这条新闻标题对Oracle在短期内的股票价格是好消息还是坏消息？

新闻标题：Rimini Street Fined $630,000 in Case Against Oracle

以下是ChatGPT的回答：

是

对于Rimini Street的罚款可能会提高投资者对Oracle保护知识产权能力的信心，并增加对其产品和服务的需求。

ChatGPT的回答和专有软件的分析结果不一样。专有软件对这个新闻的判定是-0.52的负面情绪分数。而ChatGPT认为罚款可能会提高投资者信心。论文认为ChatGPT的判断优于传统情绪分析工具。不过至少对于这一条我有不同的看法，因为这个新闻是2022年1月中旬的，而Oracle股价1到2月整体趋势是下跌的。

首先，选择感兴趣的股票，我这里随意选择了一个恒瑞医药股票。

然后到财经网站（比如同花顺，东方财富等）上拷贝该股票下近期的新闻标题，然后按如下提示语发给ChatGPT。根据论文的研究，ChatGPT4的预测模型，夏普率要更高点，建议使用ChatGPT 4。

以下是近期关于XXXX的资讯，你根据这些新闻标题判断一下对该股价的影响是正面还是负面，并以-10到10给个总的评分：
新闻标题1
新闻标题2
……

提示词示例

ChatGPT回答如下：

ChatGPT的新闻情绪分析结果

从该回答可以看出，ChatGPT对该股近期新闻的评价正面，且分值较高。按照论文的说法，是可以买入或者继续持有。

注：以上仅为技术演示，不构成任何选股建议。

你有没有过这样的体验：上班时不敢偷看股市，怕老板发现；下班后又太累，无暇顾及股票。作为一名平凡的上班族，我不得不在职场与股市之间来回奔波，这条道路，充满了艰辛与挑战。

当初我觉得，只要把握好“低买高卖”的原则，就能在股市里捞一笔。然而，我忽视了一个问题，那就是我并不能像专业的股民那样全天候盯着股市。

有时在工作中，会错过买点；有时在休息时，会错过卖点。我意识到，“低买高卖”这个原则并不是那么容易执行的。

网格交易法是我找到的一种适应我工作生活的交易策略，但是我仍然困扰在如何精确执行这个策略上。

我经常会问自己，为何有人能够两者兼得，既能高效工作，又能成功炒股？答案在于，他们有一款强大的股票量化软件。

这款软件就是“机器做T”，它采用了SaaS交易体系，能实现24小时云端运行，全自动交易。一次搭建策略，我便可以彻底解放双手，全心投入工作，也不会错过炒股的任何时机。

这款软件，让我能在忙碌的工作之余，也能参与股市，尽享股市带来的收益。

有了“机器做T”，我感觉找到了在股市中航行的罗盘。无论我在何处，都能准确把握股市的风向，我可以在忙碌的工作和复杂的股市交易之间找到一个平衡。

虽然股市的旅程或许仍充满未知，但我知道，我已找到了一把让我在这场战斗中胜出的武器。

我选择“机器做T”，并非只是想在股市中取得胜利，更是因为我希望在忙碌的工作生活中，也能体验股市的快乐和收益。

有了这款股票量化软件，我可以全心全意地工作，同时也能享受到股市的乐趣和收益。这是我在职场与股市之间找到的最佳平衡。

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