當17歲的內森·史密斯(Nathan Smith)將一個由ChatGPT驅動的交易機器人交給一組微型股票的投資組合時，它在四週內實現了23.8%的增長，超越了羅素2000指數，並將他從俄克拉荷馬州的鄉村推向了病毒式的Reddit明星。
史密斯從鄉村高中生到r/wallstreetbets的海報男孩的旅程，正是互聯網上正在蓬勃發展的一個更大運動的一部分，交易者們圍繞現成的大型語言模型構建股票選擇系統。
互聯網上充斥著有關AI交易成功的病毒性聲明。最近一篇Reddit帖子引起了轟動，聲稱ChatGPT和Grok在18次交易中實現了“無懈可擊、100%的勝率”，並獲得了相當可觀的收益。另一個帳戶則給ChatGPT提供了400美元，目的是成為“世界第一個由AI製造的萬億富翁”。
然而，這兩篇帖子都沒有提供驗證——沒有股票代碼、交易日誌或收據。
然而，史密斯之所以受到關注，恰恰是因為他在自己的Substack上記錄了他的旅程，並在GitHub上分享了他的配置、提示和文檔。這意味著，您可以隨時複製、改進或修改他的代碼。
AI驅動的交易不再僅僅是一種Reddit幻想——它正迅速成為華爾街的現實。
從業餘編程者部署開源機器人到像摩根大通和橋水這樣的投資巨頭構建定制的AI平台，一波新的市場工具承諾提供更快的洞察和無需人為干預的收益。但隨著個人實驗的病毒式流行和機構工具的悄然擴散，專家警告說，大多數大型語言模型仍然缺乏在大規模交易真實資金所需的精確性、紀律性和可靠性。現在的問題不是AI是否能夠交易，而是是否應該讓它去交易。
摩根大通推出了一個名為LLM Suite的內部平台，形容它為“類似ChatGPT的產品”，面向6萬名員工。它解析美聯儲的演講，總結文件，生成備忘錄草稿，並驅動一個名為IndexGPT的主題思想引擎，構建定制的主題股權組合。
高盛則將其聊天機器人稱為GS AI Assistant，建立在其專有的LLaMA基礎上，GS AI Platform上。現在它已在工程、研究和交易辦公室的10,000台桌面電腦上運行，據報導在代碼編寫和模型構建方面產生了高達20%的生產力增長。
橋水的研究團隊在Claude上構建了其投資分析助理，用於編寫Python、生成圖表和總結收益評論——這些任務通常需要一名初級分析師數天才能完成，而現在僅需幾分鐘。挪威主權財富基金（NBIM）利用Claude監控9,000家公司的新聞流，估計每年節省213,000小時的分析師工作時間。
根據Phemex的報導，3Commas、Kryll和Pionex等平台提供了ChatGPT集成，用於交易自動化。在2025年2月，Tiger Brokers將DeepSeek的AI模型DeepSeek-R1集成到其聊天機器人TigerGPT中，增強了市場分析和交易能力。至少還有20家公司，包括中聯證券和中國泛海資產管理，已採用DeepSeek的模型進行風險管理和投資策略。
所有這些都引發了一個明顯的問題：我們是否終於到了AI可以做出良好財務押注的地步？
AI輔助交易是否終於準備好進入主流？
多項研究表明AI，甚至是增強版的ChatGPT系統，在預測加密貨幣價格變動方面可以超越手動和傳統機器學習模型。
然而，BCG和哈佛商學院的更廣泛研究警告不要過度依賴生成性AI，提到GPT-4用戶的表現比不使用AI的用戶差了23%。這與其他專業人士的觀察一致。
“僅僅因為你擁有更多數據，並不意味著你能獲得更多回報。有時候你只是增加了更多噪音，”Man Group的首席投資官拉塞爾·科加翁卡(Russell Korgaonkar)說。Man Group的系統化交易部門一直在訓練ChatGPT消化文獻、編寫內部Python代碼和整理監控列表上的想法——但在考慮可靠地使用AI模型之前，您仍需做大量工作。
對於科加翁卡來說，生成性AI和典型的機器學習工具有不同的用途。ChatGPT可以幫助您進行基本分析，但在價格預測方面表現不佳，而非生成性AI工具無法處理基本面，但可以分析數據並進行純技術分析。
“生成AI的突破在於語言方面。對於數字預測並沒有特別的幫助，”他說。“人們在工作中使用生成AI，但他們並不使用它來預測市場。”
即使在基本分析方面，導致AI得出特定結論的過程也不一定總是可靠。
“模型具備隱藏潛在推理的能力，表明可能會避免令人不安的解決方案，這表明目前的對齊方法不足，需要巨大的改善，”BookWatch的創始人兼首席執行官米蘭·安塔米安(Miran Antamian)告訴Decrypt。“我們不僅要譴責‘消極思維’，還必須考慮迭代的人類反饋和隨時間變化的適應性獎勵函數的混合方法。這將有助於識別被懲罰掩蓋的行為變化。”
巴利亞斯尼(Balyasny)的合夥人蓋比·帕勒奧戈(Gappy Paleologo)指出，大型語言模型仍然缺乏“現實世界的基礎”和高信念押注所需的微妙判斷。他認為它們最適合作為研究助手，而非投資組合管理者。
其他基金則警告模型風險：這些AI容易提出不切實際的情境，誤讀宏觀語言並產生幻覺——導致公司在每個AI信號上堅持需要進行人類審核。而更糟糕的是，模型越好，撒謊的能力越強，承認錯誤的難度越高。有研究證明了這一點。
換句話說，到目前為止，將人類排除在這個方程之外是極其困難的，特別是當涉及到金錢時。
“使用較弱模型來監控更強模型的概念，例如GPT-4是有趣的，但不太可能永遠保持可持續性，”安塔米安告訴Decrypt。“自動化和人類專家評估的組合可能更合適；根據提供的推理水平，可能需要不止一個監督模型來進行監督。”
即使是ChatGPT對自身的局限性仍然保持現實。當直接詢問關於通過交易使某人成為百萬富翁時，ChatGPT以現實的眼光回應——承認雖然這是可能的，但成功取決於擁有一個盈利的策略、嚴格的風險管理和有效擴展的能力。
不過，對於愛好者來說，這些東西是有趣的。如果您有興趣探索AI輔助交易而不全自動化，Decrypt開發了自己的提示，僅僅是為了好玩——而且可能還是為了點擊。我們的Degen投資組合分析器提供個性化、顏色編碼的風險評估，根據您是瘋狂交易者還是保守投資者進行調整。該框架整合了基本面、情緒和技術分析，同時收集用戶體驗、風險承受能力和投資時間線數據。
我們的個人理財顧問提示旨在使用與主要投資公司相同的方法提供機構級分析。在對巴西股票投資組合進行測試時，它識別了集中風險和貨幣錯配，生成了詳細的再平衡建議和具體的風險管理策略。
這兩個提示都可以在GitHub上獲得，供任何想要實驗AI輔助財務分析的人使用——儘管正如史密斯的實驗所示，有時最有趣的結果來自於讓AI完全掌控並執行機器所說的內容。
並不是說我們會建議任何人這樣做。雖然您可能不會有問題將100美元交給ChatGPT進行投資，但您絕對不會看到摩根大通這樣做。至少目前不會。