当17岁的内森·史密斯将一个由ChatGPT驱动的交易机器人交给一组微型市值股票时，它在四周内实现了23.8%的收益——超越了罗素2000指数，并使他从俄克拉荷马州的乡村跃升为病毒式传播的Reddit明星。
史密斯从乡村高中生到r/wallstreetbets顶尖发帖者的旅程是一个更大运动的一部分，这个运动在互联网上蓬勃发展，交易者们围绕现成的大型语言模型构建股票选择系统。
互联网上充斥着关于AI交易成功的病毒式声明。最近一篇Reddit帖子引起了热议，声称ChatGPT和Grok在18笔交易中实现了“完美的100%胜率”，并获得了相当可观的收益。另一个账户则给ChatGPT提供了400美元，旨在成为“世界上第一个由AI创造的万亿富翁”。
然而，这两篇帖子都没有提供验证——没有股票代码、交易记录或收据。
然而，史密斯之所以引起关注，正是因为他在自己的Substack上记录了他的旅程，并在GitHub上分享了他的配置、提示和文档。这意味着你可以随时复制、改进或修改他的代码。
AI驱动的交易不再只是Reddit的幻想——它正迅速成为华尔街的现实。
从业余程序员部署开源机器人到投资巨头如摩根大通和桥水公司构建定制的AI平台，一波新的市场工具承诺提供更快的洞察和无须人工的收益。但随着个人实验的病毒式传播和机构工具的悄然扩散，专家警告说，大多数大型语言模型仍然缺乏进行大规模真实货币交易所需的精确性、纪律性和可靠性。现在的问题不是AI是否能交易——而是是否应该让它交易。
摩根大通推出了一个名为LLM Suite的内部平台，描述为“类似ChatGPT的产品”，面向6万名员工。它解析美联储的演讲，摘要文件，生成备忘录草稿，并驱动一个名为IndexGPT的主题创意引擎，构建定制的主题股票篮子。
高盛称其聊天机器人为GS AI Assistant，基于其专有的LLaMA基础GS AI平台构建。现在在工程、研究和交易部门的10,000台桌面电脑上运行，据报道在代码编写和模型构建方面产生了高达20%的生产力提升。
桥水的研究团队基于Claude构建了其投资分析师助手，利用它编写Python代码、生成图表和总结财报评论——这些任务通常需要初级分析师几天完成，而现在只需几分钟。挪威的主权财富基金（NBIM）使用Claude监控9,000家公司的新闻流，预计每年节省213,000小时的分析师工作时间。
在其他地方，像3Commas、Kryll和Pionex这样的平台根据Phemex提供了ChatGPT集成以实现交易自动化。2025年2月，老虎证券集成了DeepSeek的AI模型，DeepSeek-R1，进而增强了其聊天机器人TigerGPT的市场分析和交易能力。至少还有20家公司，包括中联证券和中国泛海资产管理，已采用DeepSeek的模型进行风险管理和投资策略。
所有这些都引发了一个显而易见的问题：我们是否终于到了AI能够做出良好金融决策的地步？
AI辅助交易是否终于准备好迎接主流市场？
多项研究表明，AI，甚至是增强的ChatGPT系统，在预测加密货币价格波动方面可以超越手动和传统机器学习模型。
然而，BCG和哈佛商学院的更广泛研究警告不要过度依赖生成性AI，提到使用GPT-4的用户表现比不使用AI的用户差23%。这与其他专业人士的观察一致。
“仅仅因为你拥有更多数据并不意味着你会获得更多回报。有时你只是增加了更多噪音，”曼集团的首席信息官拉塞尔·科尔戈安卡尔表示。曼集团的系统交易部门一直在训练ChatGPT来消化论文、编写内部Python代码和整理观察列表上的想法——但在考虑可靠地使用AI模型之前，你仍然需要做大量的基础工作。
对于科尔戈安卡尔来说，生成性AI和典型的机器学习工具有不同的用途。ChatGPT可以帮助你进行基本面分析，但在价格预测方面表现不佳，而非生成性AI工具则无法处理基本面，但可以分析数据并进行纯技术分析。
“生成性AI的突破在于语言方面。它对数值预测并没有特别的帮助，”他说。“人们正在使用生成性AI来帮助他们的工作，但他们并没有用它来预测市场。”
即使是对于基本面分析，导致AI得出特定结论的过程也不一定总是可靠的。
“模型能够隐瞒潜在推理的事实表明，可能会避免令人担忧的解决方案，这表明目前的对齐方法不够充分，需要巨大的改进，”BookWatch的创始人兼首席执行官米兰·安塔米安告诉Decrypt。“我们不仅要谴责‘消极思维’，还必须考虑迭代人类反馈和自适应奖励函数的混合方法，这些方法会随着时间的推移而积极变化。这可能在识别被惩罚掩盖的行为变化方面大有帮助。”
Balyasny的合伙人Gappy Paleologo指出，大型语言模型仍然缺乏“现实世界的基础”和进行高信念投注所需的细致判断。他认为它们最适合作为研究助手，而不是投资组合经理。
其他基金警告模型风险：这些AI容易提出不切实际的情景，误读宏观语言，并产生幻觉——导致公司坚持对每个AI信号进行人工审核。而更糟糕的是，模型越好，它在撒谎时就越具说服力，承认错误的难度也就越大。有研究证明了这一点。
换句话说，到目前为止，尤其是在涉及金钱时，完全将人类排除在外是极其困难的。
“使用像GPT-4o这样的较弱模型来监控更强大模型的概念很有趣，但不太可能无限期地可持续，”安塔米安告诉Decrypt。“自动化和人类专家评估的结合可能更为合适；考虑到提供的推理水平，可能需要不止一个监督模型来进行监督。”
即使是ChatGPT本身也对其局限性保持现实态度。当被直接问及通过交易使某人成为百万富翁时，ChatGPT以现实的观点回应——承认虽然这可能，但成功依赖于盈利策略、严格的风险管理和有效的扩展能力。
尽管如此，对于爱好者来说，玩弄这些东西还是很有趣的。如果你有兴趣探索不完全自动化的AI辅助交易，Decrypt开发了自己的提示，纯粹是为了好玩——也许还有点击量。我们的去中心化投资组合分析器提供个性化的、颜色编码的风险评估，适应你是一个投机交易者还是保守投资者。该框架整合了基本面、情绪和技术分析，同时收集用户体验、风险承受能力和投资时间线数据。
我们的个人财务顾问提示旨在使用与主要投资公司相同的方法提供机构级分析。在对巴西股票投资组合进行测试时，它识别了集中暴露风险和货币不匹配，生成了详细的再平衡建议和具体的风险管理策略。
这两个提示在GitHub上可供任何希望尝试AI辅助财务分析的人使用——尽管正如史密斯的实验所示，有时最有趣的结果来自于让AI完全掌控并执行机器所说的内容。
并不是说我们会建议任何人这样做。尽管你可能不会有问题把100美元交给ChatGPT进行投资，但你绝对不会看到摩根大通这样做。至少目前不会。
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