最近遇到好幾個客人的咨詢，都提到用AI來做投資理財決策。
今天這篇聊聊，這條路是否靠譜。
01
開篇還是寫復(fù)盤下，過去2年來，我們對Ai的系列文章和觀點。
22年以來，老南多次提醒大家，一定要高度重視這輪AIGC，以及其擴展發(fā)展。
第一次，是22年9月，寫了《工作又保不住了？這事聽了后，有點慌》。
告訴大家AI作畫，真的可以替代人工了，并提醒，如屬于“重復(fù)腦力勞動”的你，要焦慮下了。
當時評論中，還有不少網(wǎng)友覺得，可能性不大，很多事還很遙遠。
第二次，是在22年12月初的《2023年如何理財——到底了嗎？》，專門深度討論了AIGC。
并提到，以Chatgpt為代表的AIGC，即將引發(fā)第四次工業(yè)革命。
第三次，是23年2月的《都在捧ChatGPT，還記得波士頓動力？》：
對于AI的下一步發(fā)展，我們關(guān)心一個核心問題就夠了：能否大規(guī)模解放生產(chǎn)力。
對于AI，雖然目前還在比較早期的階段，但還真要高度關(guān)注下，尤其是其運作機理。
搞不好真有可能加速第四次工業(yè)革命，我們的工作、生活、教育，甚至政治、軍事，都會受到不小的顛覆。
02
第四次，是24年1月，寫了《機器人正在搶走你的工作》：
隨著AIGC的快速成熟，機器人的智能化在快速進步。老南接觸了不少專門投硬科技的PE，發(fā)現(xiàn)大家都有個共識，就是機器人的應(yīng)用，已進入突破前沿，即將進入爆發(fā)期。
第五次，是24年10月，寫了《幻方退出，中性策略產(chǎn)品還能買嗎？》：
如果有興趣的，可以搜下DeepSeek，這個模型即使在硅谷，也是贏得尊重的，因為國內(nèi)很多大模型，是fellow海外開源模型，主打一個抄字。而幻方提出的一種嶄新的MLA，對模型架構(gòu)進行了全方位創(chuàng)新。
在那個時候，國內(nèi)還并沒有太多人，意識到這個模型，是幾個月后會大殺四方。
第六次，是25年1月，不過沒發(fā)在公眾號，寫在了“16號內(nèi)參里：
和某金融機構(gòu)總部的HR朋友聊天時得知——現(xiàn)在AI面試也普遍起來了，可以進行40分鐘的深度對話，并在對話后對面試人給與評價。
至于準確度如何，HR答：優(yōu)于人類均值80%以上。
看到這里，大家一定會驚嘆于AIGC的進化速度，并也會關(guān)注，這個工具對投資理財的幫助。
03
對此，老南自己最近做了不少測試，也和一些業(yè)內(nèi)的朋友進行了一些交流，對此一些觀點供大家參考。
無論是國貨之光Deepseek，還是Chatgpt，這些大模型的一個共同點，都是通過互聯(lián)網(wǎng)或?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)標記學(xué)習(xí)，推理，得出結(jié)論。
這就產(chǎn)生了第一個問題，即僅能對歷史公開信息進行分析和推理。
也就是說，你用這個工具，協(xié)助做一些金融理財類的公開信息檢索、整理、總結(jié)，提高效率是沒問題的，但對未來進行判斷，會產(chǎn)生很大的問題。
舉個例子，如國內(nèi)目前私募產(chǎn)品的凈值披露去年因為監(jiān)管原因出現(xiàn)了斷層，而且因為私募類產(chǎn)品的披露限制，互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于私募產(chǎn)品、策略的信息存在大量的滯后性和不完整性。
在這樣的條件下，你指望AI做出靠譜的分析，是顯然不可能的。
我自己嘗試了去分析幾個私募，從推理過程很容易的看出，基本都是復(fù)制粘貼一些現(xiàn)成的文章、報告，不少觀點錯誤的離譜。
當然，這個問題也不是無解，即有鈔能力的投研機構(gòu)，自己部署一套本地模型，把各種盡職調(diào)查搜集到的內(nèi)部數(shù)據(jù)、信息等輸入進去讓模型學(xué)習(xí)分析，進行輔助判斷。
但公開免費試用的大模型，缺乏這些數(shù)據(jù)，顯然得不出靠譜結(jié)論。
第二個問題，對公開信息分析層面過淺，缺乏深度穿透。
舉例而言，我嘗試讓DS推薦，某行業(yè)優(yōu)秀的主動管理型行業(yè)基金，通過推理過程的觀察，發(fā)現(xiàn)其主要結(jié)論來源，是基于互聯(lián)網(wǎng)上一些網(wǎng)友分析、券商研報，綜合得出結(jié)論，還是復(fù)制粘貼為主。
但完全沒有穿透這些公募基金的公開季報，做更詳細的持倉業(yè)績歸因，所以導(dǎo)致其結(jié)論在我看來，非常的不嚴謹。
包括看到一些海外做投資的，提到除了Perplexity AI和POE上的Web Search，大部分流行的AI模型，并無法給出某個基金最新13F的持股信息。
當然，這個問題我也覺得有解，不過也依賴有鈔能力的投研機構(gòu)，自己部署一套本地模型，做金融分析方向的專門調(diào)教。
04
如果說前兩個問題有解，第三個才是最大的問題，即Ai給出的結(jié)論，更多是對過去的歸納，無法做未來的演繹。
有部分朋友給我了一些，通過AI生成的投資組合，歷史業(yè)績好的一腿。但這就是典型的后視鏡投資，很容易出現(xiàn)過擬合。
即我們會看到，不少投資組合、產(chǎn)品在實盤前，會有所謂模擬組合，業(yè)績都特別好，但一實盤，很快就不行了，這就是歷史數(shù)據(jù)過擬合的風(fēng)險。
很多專業(yè)的量化投資的模型，都會通過一系列的方式方法，在大規(guī)模實盤前，進行各種測試，調(diào)整，避免過擬合。
而且，投資本身就是在信息不對稱的前提下，對未來進行風(fēng)險定價。
而且，Deepseek的母公司幻方，本身就是量化私募，其過去兩年的對外產(chǎn)品業(yè)績，其實并不好，甚至很多策略條線，都沒達到業(yè)內(nèi)的平均水平。
如果Ai在投資上真這么強，那幻方的產(chǎn)品業(yè)績，早就頂級般的存在了。
我們寫這篇，并非給AIGC潑冷水，而是要提醒大家，任何一種工具，有優(yōu)點也自然有缺陷，要想用好它，一定要避開缺陷。
最近發(fā)現(xiàn)“DeepSeek”這幾個字母，正在成為新的“量子”、“紅外”、“納米”。尤其在投資理財上，務(wù)必謹慎參考，都是血汗錢。
最后提醒一句，一定要理解，AIGC輸出本質(zhì)，是基于統(tǒng)計的生成式，不都是真理。
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