生成式AI横空出世，算法交易未来何去何从？

今年堪称人工智能爆炸的元年，在人工智能（AI）的推动下，金融领域乃至每个行业都正在经历一场深刻的变革，其中最具代表性的就是算法交易。自从OpenAI推出GPT大模型以来，这种变革的步伐进一步加快。

GPT作为一种生成式大语言模型，已经在许多领域显示出了强大的能力，包括文本生成、机器翻译、写代码、编算法程序、股票分析等。那么，GPT的横空出世，会将算法交易的未来带去何处呢？

首先，我们需要理解算法交易的本质。算法交易是一种使用预先编写的数学模型或者算法，自动执行买卖交易的方式。这些算法基于各种预测模型，如时间序列分析、机器学习、深度学习等，来预测市场的未来走势，并据此做出交易决策。

连我自己的交易都会依靠算法来进行，然而，传统的算法交易模型主要依赖于数值数据，也就是我们所说的量化因子，如价格、交易量等，而忽视了大量的非结构化数据，如新闻、社交媒体帖子、财报等——这就是GPT可以发挥作用的地方。

GPT的强大之处在于其能够理解和生成人类语言。这意味着它可以从大量的非结构化文本数据中提取有用的信息。例如，GPT可以被用来分析新闻文章，提取出可能影响股票、外汇、期货价格的关键信息，如公司的财务报告、非农数据、市场波动幅度等。同样，GPT也可以分析社交媒体上的公众情绪，预测其对市场的影响。这种能力使得GPT成为算法交易的强大工具，能够提供更全面、更深入的市场分析。

此外，GPT还可以用于优化交易策略，甚至创建交易策略。传统的交易策略往往需要人工设定一系列参数，如止损点、止盈点、持仓量等。然而，这些参数的设定在之前往往依赖于交易员的经验和直觉（人工纯手工交易时代），缺乏科学依据。GPT可以通过学习历史交易数据，联网后的版本更可以调用模型计算甚至生成模型本身，自动优化这些参数，使交易策略更加科学、更具稳定性。

最直接的例子就是最近风靡全世界的AUTOPILOT，一个知名跟单复制网站APP，直接用GPT来进行投资标的筛选，创建了一个不错的投资组合，吸引了一大堆粉丝进行复制跟单交易，包括美国政客等知名人士。

然而，尽管GPT在算法交易中具有巨大的潜力，但也存在一些挑战。首先，GPT的训练需要大量的算力和数据。对于大多数公司来说，这可能是一个难以克服的障碍。其次，GPT的预测能力虽然强大，但并不是万能的。市场的变化受到许多复杂因素的影响，包括政策、地缘政治、战争、经济、技术等，这些因素的变化往往难以预测。

尽管存在这些挑战，但GPT对算法交易的影响是不可忽视的。GPT的使用也可能加剧市场的波动性。如果大量的投资者都使用相同的GPT模型进行交易，那么当模型发出相同的交易信号时（正相关性），可能会导致市场的宽幅波动。在过去10年中，算法交易蓬勃发展，已经加剧了市场的波动性，乃至改变过交易资产的“性格”、产生了完完全全不同于10年前的复杂、奇怪的波动率。

随着计算资源的提升和数据获取能力的增强，GPT的训练将变得更加容易。这将使更多的公司能够使用GPT来优化他们的交易策略。

GPT的不断迭代和改进，其预测能力也将得到提升。这将使GPT能够更准确地预测市场的变化，从而提高交易的成功率。

GPT也让算法的使用更普遍、更大众化。在过去，算法交易主要被机构所使用，而普通投资者往往无法享受到算法交易的优势。然而，GPT的出现使得算法交易变得更加容易，普通投资者也可以使用GPT来优化他们的交易策略、制定策略。我认识太多的交易员，他们的自动化交易程序就是提供思路给GPT，一遍一遍优化代码，最后生成了自动交易机器人，而他们本人却并不会编程。这将原本需要付费给程序员进行不断优化的工作变得简单，甚至几分钟内就能搞定。

GPT在算法交易中的应用并不仅仅限于这些。GPT可以用于创建个性化的交易策略。每个投资者的风险承受能力、投资目标、投资期限等都是不同的，因此，他们需要的交易策略也是不同的。GPT可以通过学习投资者的交易历史和偏好，创建出符合投资者需求的个性化交易策略。这将使得算法交易更加人性化，更能满足投资者的需求。

通过利用调用GPT、特别是联网后带插件的强大能力、算力，我们可以期待在未来的算法交易中实现更高的效率、更大的收益和更广泛的参与。