对冲基金正在部署ChatGPT来处理所有繁重的工作 - 彭博社
Justina Lee, Saijel Kishan
最新的人工智能炒作正在推动股市大幅上涨，押注一个新的创新时代即将来临。
然而，对于将计算进步武器化以获取投资优势的资金管理人员来说，ChatGPT时代目前的承诺并不那么高尚：自动化繁重的工作。
据对冲基金称，所谓的生成式人工智能已经帮助加快了已知会压垮华尔街初级员工斗志的单调任务，从审查大量市场研究到编写基本代码和总结基金绩效。
聊天机器人最终可能有助于产生材料效率提升，并为人类主宰提供更有意义的工作，可能以牺牲就业岗位为代价。但现在还为时过早。
在系统化对冲基金Campbell & Co.，其量化分析师已经花费数月时间尝试使用ChatGPT背后的技术来总结内部研究并编写样板代码。然而，生成式人工智能工具对他们日常投资方法并没有产生重大改变，至少目前还没有。
“它们在代码完成、编辑、查找错误和修复错误方面非常强大，”Campbell首席执行官Kevin Cole说道。“我们的模型会让人类参与其中 —— 成为帮助人类更高效地完成工作的助手。”
华尔街上的人工智能是一个广泛的领域，包括用于计算信用风险的机器学习算法，以及用于扫描新闻进行交易的自然语言处理工具。生成式人工智能，OpenAI的聊天机器人所体现的最新热词，可以在接受大量输入训练后遵循指令并创建新的文本、图像或其他内容。其理念是，如果机器阅读了足够多的金融内容，它可能合理地定价期权、构建投资组合或解析公司新闻标题。
随着对这些工具的最新版本进行实验，对冲基金的最终目标是提高投资绩效。目前，提高生产力——加快编码、研究和客户沟通——是最明显的好处。这就是为什么Citadel的Ken Griffin等人在三月份表示，该公司正在谈判全公司许可ChatGPT的使用，打赌它将自动化“大量工作”。
在Man Group，全球最大的对冲基金之一，Rob Furdak表示ChatGPT可以加快研究的初步部分，通过审查关于特定主题的一堆学术论文并检测数据集中的基本模式。
“研究过程的一个重要部分是清理数据，映射数据，然后进行初步分析，”负责投资的首席投资官表示。“ChatGPT可以说‘这是一个有趣的假设，但这里还有其他你可能想要调查的假设。’”
他说，该公司还在考虑自动化投资者关系的苦力工作，因为ChatGPT可以通过综合市场数据和基金回报来轻松解释绩效。
ChatGPT如何帮助金融研究的一个例子。来源：“ChatGPT在金融研究中释放力量：机遇与挑战”作者：冯子峰，胡刚清和李冰欣来源：“ChatGPT在金融研究中释放力量：机遇与挑战” 冯子峰、胡刚青和李冰欣华尔街当然已经充斥着计算机巫师，他们在算法交易台、量化对冲基金和高频市场制造商中大量存在，对他们来说，ChatGPT的能力可能并不那么新颖。当前的狂热可能更多地受到该工具突然广泛可用的推动，而不仅仅是生成式人工智能实际上所做的任何进展。
然而，早期研究表明，这个聊天机器人确实代表了一些进步。例如，美联储的研究人员 发现 它在将中央银行声明中的句子分类为鸽派或鹰派方面胜过了谷歌的BERT等现有模型。
芝加哥大学的一篇 论文显示，ChatGPT可以将臃肿的公司披露内容提炼为能解释随后股票反应的本质。学者们还建议它可以 提出 研究想法，设计研究，甚至可能 决定 投资什么。
Intech Investment Management首席数据科学家彼得·科顿（Peter Cotton）在亲自测试了这个机器人后成为最新的信徒之一。他在Github上发布了一个 对话，展示了他与ChatGPT的对话，他在其中使用它来编写提取数据和进行预测的代码。
“我的整个工作流程发生了巨大变化，”他说。“我对内部存储的知识量感到惊讶。”
GPT-3、GPT-4和一位美联储分析师解释了他们对美联储声明中一句话的分类。来源：“ChatGPT能解读美联储讲话吗？”作者：安妮·隆德加德·汉森和索菲亚·卡辛尼克来源：“ChatGPT能解读美联储讲话吗？”作者：安妮·隆德加德·汉森和索菲亚·卡辛尼克然而，这项技术并非完美。ChatGPT已知会虚构事实并输出不同的回应给相同的提示，而且只是在2021年底之前的数据上进行训练。与此同时，在一个紧守商业秘密的行业中，许多人仍然对依赖外部软件感到犹豫。
因此，Campbell还尝试了一个开源且功能较弱的GPT 模型，可以完全在其自己的系统内运行，首席执行官科尔说。
“对于这类工具的IP泄漏风险，我们必须非常小心，因为使用ChatGPT时，你会将查询发送到OpenAI服务器，”他说。
在对生成式人工智能可能性进行探索的同时，对于该行业的人力资源的后果目前尚未确定。
曼集团位于波士顿的Man Numeric首席执行官格雷格·邦德认为，这项技术可能是缺乏技术专长但能提出正确问题的创意员工的机会。
“如果我们假设全球研究生产力正在下降，你可以要么雇佣更多人，要么可以拥有一些数字研究员，他们可以成为你现有研究和技术人员的增效力量，”邦德说。“最终，如果我们能够自动化创新过程本身，那将是很好的。”
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