高中生的 ChatGPT 交易机器人正在击败罗素 2000 指数

一名来自俄克拉荷马州农村的高中生做了华尔街算法都没能做到的事情：他用 100 美元让 ChatGPT 疯狂运作，并看着它以巨大的优势跑赢市场。

内森·史密斯 (Nathan Smith) 的实验始于四周前，前提很简单——让 ChatGPT 完全控制一小部分微型股，看看会发生什么。

结果如何？23.8%的回报率而罗素 2000 指数和生物技术 ETF XBI 分别仅上涨 3.9% 和 3.5%。

“当我在 YouTube 上看视频时，我经常看到关于一些人工智能股票选择器的广告：‘（广告说）我们把纽约证券交易所的所有股票都输入到我们的交易算法中，等等等等……’”史密斯告诉解密“然后我开始做一些研究，并惊讶地发现之前没有人尝试过完全主导的 LLM 作品集。”

这个设置听起来简单得令人难以置信。史密斯给了ChatGPT一个明确的任务：只使用在美国上市、市值低于3亿美元的微型股的全仓头寸，构建尽可能强大的股票投资组合。目标也很简单——在2025年6月27日至12月27日期间实现最大收益。

它与其他交易算法的不同之处在于其完全的自主性。

史密斯告诉记者：“人工智能会处理所有事情。仓位调整、止损等等都不是我的决定。”解密在一封电子邮件中。唯一的人工干预是当 ChatGPT 自相矛盾时——他承认这是该系统的缺点之一。

史密斯最近计算了专业交易员所关注的风险指标。

他的夏普比率为0.9413，表明风险较高，而索提诺比率为2.0021，则表明上涨空间强劲，下跌空间有限。作为参考，夏普比率高于1.0通常被认为是良好的，而低于1.0则表明收益可能不值得承担风险。

该聊天机器人完全开源，可在 Smith 的GitHub 仓库，没有钻石指针，而且大多数时候看起来都相当客观。

ChatGPT 的举措之一涉及计算机辅助学习语言，该股票产生了投资组合约 50% 的利润。

“它毫不犹豫地卖掉了 CADL，”史密斯说。“我认为它明智地知道，在微型股领域，所有收益都可能瞬间化为乌有。没有多少对冲基金能够做出如此果断的举动。”

复杂中蕴含优雅

史密斯的系统仅运行了一个月，不足以进行回溯测试或以高置信度进行评估，但迄今为止的积极结果是令人鼓舞的。

这个实验背后的技术基础设施比简单地使用典型的聊天机器人要复杂一些，但只要稍加投入，仍然很容易实现。

史密斯构建了五个主要功能：手动买卖新股票、跟踪交易的投资组合处理、使用雅虎财经数据生成每日结果以及生成图表以可视化标准普尔 500 指数的表现。

“说实话，设置非常简单，”他说道，并描述了一个将雅虎财经 API 中的基准价格拉入 Panda 数据框进行分析的系统。

ChatGPT 每周选择一次股票，并且始终保持在 3 亿美元的市值限制以下，而 Smith 则执行交易并记录结果。

这位来自俄克拉荷马州小镇的少年几乎是偶然发现了自己的热情。“我以前写过一点代码（比如哈佛大学的在线计算机科学课程 CS50），但用 C 语言感觉不太爽（总是出现愚蠢的分段错误）。”他告诉解密“整个夏天，我发现了量化金融和 Python 的美妙之处，并且我爱上了它。”

哦，现在的高中生做的事情。

去年他在 GitHub 上提交了近 1,000 份代码，并且拥有大量粉丝通讯史密斯全身心投入量化金融领域。他计划在12月实验结束后将实验延长至一年，但他承认，平衡ACT考试和AP心理学的自学将是一项挑战。

史密斯说：“我真的认为我已经找到了人生的激情，并希望有一天能继续把它作为一份真正的工作。”