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在朝阳永续首席金融工程师陈实看来，ChatGPT兴起，让不少量化私募纷纷“脑洞大开”。比如有些私募机构给ChatGPT一篇投研报告，要求它按照自己的需求，将相关报告摘要找出来；还有私募机构正打算用ChatGPT写投研报告或投资策略。
在他看来，这都得益于自然语言模型技术的蓬勃发展。
记者获悉，自然语言模型的发展，主要经历三个阶段。
第一阶段以语言统计模型为主，它的做法相对简单——即给它一句话，让它将这句话切成词，并根据上下文关系预测其中一个字的出现概率。但这个模型的两大痛点，一是文本语义识别能力不强，比如对语言统计模型而言，“你喜欢我”与“我喜欢你”是同一个意思；二是当文本内容较多时，语句统计模型的某个文字权重矩阵会出现偏差，不利于算法模型运算。
到了第二阶段词向量模型的诞生，有效解决上述两大痛点时也解决了切词后的文本信息丢失问题。但词向量模型也有某些缺陷，一是单词的向量是唯一的，无法区分某些多义词的多重含义，二是模型训练时容易出现维度“爆炸”，且训练过程是串行的，导致算力资源耗费巨大且训练时间漫长。
记者获悉，这导致前两个阶段的自然语言模型只能处理相对简单的工作，比如简单的文本解析、情绪分析与主题模型搭建，但无法处理复杂任务。而Transformer技术的兴起，彻底改变了这种状况。
究其原因，Transformer解决了自然语言模型的注意力机制问题，即通过词与词的关联性训练，它会给每个词之间设立单独的权重曲线，且通过并行训练模式大幅提升训练速度。正是Transformer技术的兴起，它将自然语言模型引入第三发展阶段——预训练语言模型，即它能通过训练，将文章主题与相关逻辑、内容资料“提取”出来，整合成新的文本提供给读者。
记者了解到，如今的预训练语言模型有两大代表技术，一是GPT，二是BERT,前者将自己生成的结果通过再训练并输入到模型，适合文本生成类工作；后者则通过上下游训练，比较合适语言理解工作，可以作为文本生成、更深层次的语义情感分析与阅读理解，信息检索与问答对话。
宽邦科技创始人CEO梁举告诉记者，若将AI模型分成两类，一是分析型AI，二是生成型AI，前者主要类似搜索引擎，提供一个分析结果与预算，后者则是生成用户所需的信息文本。
“ChatGPT属于后者，且它已经历多个发展阶段。如今ChatGPT3.5版本拥有逾1700亿参数，预计4.0版本的数据参数可能会再扩大100倍，预计未来3-5年，ChatGPT可能会自己写代码与文本，到时量化私募基金只需提一些投资策略文本需求，它就能直接写出来，包括图表与视频的生成。”他认为。
记者多方了解到，目前个别大型量化私募基金已开始尝试使用ChatGPT撰写投资策略代码，因为金融投资的文本信息需求，主要涵盖投资者与媒体的关注度，管理层、投资者与媒体的情绪，财务报告文本可读性，新闻的隐含波动率指数，投资者分歧，行业分类等六类。数据来源来自搜索指数、股吧数据、上市公司报告、上市公司电话会议等。若能将这些数据收集起来与词向量模型匹配，再通过ChatGPT按照自身要求生成更通俗易懂的自然语言文本，就能对行业相关上市公司各类信息的了解更加全面精准，从而促进投资策略的迭代升级与精准投资决策。
陈实告诉记者，目前量化私募基金提升数据与算法能力的迫切需求，主要表现在两方面，一是从分析师报告提取分析师的情绪，再做预测。二是对分析师报告股价同比性做研究，甚至建立分析师文本因子以预测未来个股投资的超额收益率。但这都需要ChatGPT的自然语言交互功能，以便私募基金更好地理解分析师在报告里的“情绪”与对上市公司投资价值的“预判”。
在上海蒙玺投资管理有限公司总经理李骧看来，包括ChatGPT等AI能力的持续发展，对量化私募基金提前洞察投资风险也有着较大的促进作用。比如随着量化私募行业规模增长，高频策略的集中度日益提高，令机构获取高频策略超额回报的难度增加，驱动高频策略私募纷纷拓展中低频策略，但这需要私募机构需不断优化风控能力，包括设定其他人尚未发现的风险点并进行求解。各类AI能力的持续发展，将有助量化私募基金风控能力的不断优化。
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