数据驱动投资：AI在股票市场的应用

当ChatGPT首次亮相时，其卓越的语言处理能力立刻引起了许多行业的广泛关注，投资界也不例外。关于ChatGPT是否能应用于投资决策的问题，迅速成为热门讨论的焦点。

近期，加拿大多伦多大学和印度孟买理工学院的研究人员联合开展了一项实验，意在测试ChatGPT在选择股票方面的能力。他们设计了多种Prompt，以评估ChatGPT的选股表现，并将其结果与传统的投资组合优化模型进行了对比。

实验结果显示，ChatGPT不仅表现出了显著的选股能力，当与经典量化投资方法结合使用时，还能构建出更加优越的投资组合。这一发现无疑为大家打开了新的视野，揭示了AI技术与量化投资结合的潜力，或许未来能更智能地指导投资决策。

那么，如何利用ChatGPT在A股选股呢？本文将结合一些思路和研究成果，探讨如何利用ChatGPT进行更智能的A股投资。

1. 利用ChatGPT挖掘热点概念及相关股票

思路: 我们可以根据市场热点事件或政策导向，让ChatGPT筛选出相关概念及股票。

示例:

国庆消费概念: 十一期间国庆消费应该是有很大的利好的，我们可以向ChatGPT提问: “请列举与国庆期间消费相关的A股概念，并分别列出每个概念下的相关股票。”

可以看到ChatGPT给出了8个方向，涵盖了旅游酒店、餐饮消费、免税等，并且也给出了每个板块的龙头股票。可以看到给出的龙头股票都是很准的，如在旅游板块给的中国国旅、宋城演艺。下一步我们可以继续对GPT提问，比如

这里面给个排名结合十一节假期的消费特点你觉得哪些股票更好

可以看到GPT结合国庆旅游的特点，对相关概念进行了排序梳理，免税龙头这只中国中免，确实是非常相关的概念股，这里还没有考虑当前股价的市值，我们可以让GPT对股票搜索并考虑市盈率指标。

请搜索这些股票的当前市值及市盈率，考虑股价的因素给出推荐排序

可以看到经过三轮的对话，我们初步选出来一些候选股票，接下来你如果对哪些股票感兴趣，可以GPT进行互动详细咨询这些股票的详细资料。类似的我们可以对新能源概念、养老政策概念、华为概念股等等进行快速锁定。

新能源汽车概念: “请列举与新能源汽车产业链相关的A股概念，并分别列出每个概念下的相关股票。”
养老政策利好概念: “近期国家出台了促进养老产业发展的政策，请列举受益于此政策的A股概念及相关股票。”

2.分析公司新闻及财报，快速掌握基本面

思路: ChatGPT可以帮助我们快速分析公司发布的新闻公告、财报，从中提取关键信息，评估投资风险。下面以阿里的财报为例子，利用GPT快速分析公司基本情况。

第一步：登录投资类网站，下载目标公司的财报pdf文件。对于一些大公司，我们也可以直接去公司官网下载他们的最新和历史财报，我这里下载了阿里巴巴2023年全年财报，内容总共30页的pdf，并且还是繁体中文。

第二步：将下载好的财报文件上传至ChatGPT，这里我们可以使用GPT4O模型，这是OpenAI今年5月份刚推出的最新语言模型，也是目前全球排名第一的大语言模型，支持联网、文档解读、图片理解等功能。

第三步：在ChatGPT输入框中输入指令：“你是一名资深金融分析师，这是一份阿里巴巴的财报，帮我分析并解读这份财报，给出投资建议”。作为演示，我这里只给出最基本的指令，文末我会给出一些高级指令，大家开箱即用。你也可以根据自己的需求，自定义指令，例如：

“请分析这家公司过去三年的营收增长情况。”
“请评估这家公司的盈利能力和财务风险。”
“请预测这家公司未来三年的发展前景。”

这里我们可以看到，ChatGPT在5秒钟内就完成了30页财报PDF的阅读理解能力，并且总结出专业的解读报告，包括了财务概况、各个子板块的拆解分析、以及投资建议和风险提示。过程中，你如果对其他哪一部分不满意，可以继续对其提问，比如『对投资建议部分展开分析下，可以对比下京东和拼多多的财报』，通过交互式的完成财报的分析阅读。

第四步：为了更清晰地展示财报内容，你可以使用AIBox提供的思维导图功能，直接将ChatGPT输出的大段文字，粘贴到Xmind模块，让AI帮我们生成思维导图，整个过程只需要1秒钟，不需要对文字做任何的格式改动或者改写。

如果对思维导图里的个别内容想要修改，直接在工具栏的使用已有生成内容里，去修改文字，再点击『直接生成』就可以得到新的思维导图了。

3.利用ChatGPT量化分析

ChatGPT与量化投资模型的结合，可以优势互补，提升投资决策的效率和科学性。

1. 优化股票池:

传统的量化投资模型通常需要对全市场股票进行筛选，计算量巨大。我们可以利用ChatGPT的自然语言处理能力，根据特定的投资策略或主题，初步筛选出一个备选股票池，再利用量化模型进行进一步的分析和筛选。

示例:

多因子模型: 假设我们构建了一个基于价值因子、成长因子和盈利因子等的多因子模型。我们可以先利用ChatGPT筛选出"低估值、高成长、高盈利"的股票，例如提问：“请列出市盈率低于15倍，净利润增长率超过20%，毛利率超过30%的A股股票”。然后将ChatGPT筛选出的股票作为多因子模型的备选股票池，利用模型计算每个股票的综合得分，并根据得分进行排序，最终选择得分最高的股票进行投资。
动量策略: 动量策略是指买入近期表现强势的股票，卖出近期表现弱势的股票。我们可以利用ChatGPT筛选出近期股价涨幅较大的股票，例如提问：“请列出过去一个月股价涨幅超过20%的A股股票”。然后将这些股票作为动量策略的备选股票池，利用模型计算每个股票的动量因子得分，并根据得分进行排序，选择得分最高的股票进行投资。

2. 优化模型参数:

量化投资模型通常需要设置一些参数，例如因子权重、交易频率、止盈止损点等。我们可以利用ChatGPT分析市场数据和历史经验，为模型参数的设置提供参考。

示例: