AI炒股蝕多賺少？兩周測試比賽 投資組合勁蝕三分一資金

AI能否取代基金經理操盤炒股，一直是投資界的關注點。有科技初創公司策劃了一次投資競賽，由8個AI系統參與，結果蝕多賺少，整個投資組合在兩周賽事後，最終勁蝕約三分一資金。

AI擅長做研究 仍未能把握好交易時機

今次比賽由科技初創公司Nof1運營的平台Alpha Arena策劃，Alpha Arena安排了Claude、Gemini、ChatGPT、Grok、千問等8個AI系統，以1萬美元為投資資本，在兩周比賽中投資美股科技股。比賽挑戰多種信號交易、採取防禦性策略、對競爭對手表現作出反應，以及使用高槓桿操作等項目。

結果整個投資組合最終勁蝕約三分一資金，在所有32組結果中，僅有6次實現盈利。Nof1創始人Jay Azhang表示，大語言模型本身其實無法真正賺錢。基本上需要一整套非常複雜的約束框架、支撐系統和數據平台，才有可能給予AI發揮的機會。

Jay Azhang又指出，大語言模型擅長做研究，以及為某些任務尋找並調用合適工具。但AI目前仍不知道影響股價表現因素，如分析師評級、內部交易和市場情緒變化有多重要。他又認為AI暫時仍未能把握好交易時機，錯誤設定倉位規模，以及買賣過於頻繁。

過去數年，華爾街投行已將AI技術引入識別欺詐、分析資訊等各項工作，但真金白銀投資，仍是少數必須有人類參與的工作之一。

AI投資有「個性」 要靠管理改善投資表現

博客Flat Circle追蹤了11個與市場相關的競技平台，他發現多數比賽結果顯示，AI系統接獲相同指令時會作出非常不同的決定。例如在Alpha Arena平台的投資比賽中，Gemini並不排斥做空，千問則傾向借助高槓桿承擔風險。

運營Intelligent Alpha的Doug Clinton認為，AI系統有其「個性」，必須像管理人類分析師般去管理它們。Intelligent Alpha旗下有一個基金，就AI預測企業盈利的表現發布其自身的基準。Intelligent Alpha會為AI系統提供財報文件、分析師預測、業績電話會議紀要、宏觀經濟數據等資訊，以及最多10次網絡搜索權限。去年第四季度，OpenAI的ChatGPT對盈利預期變動方向的判斷準確率達到68%。