随着AI聊天机器人的普及使用，将其应用于股票市场只是时间问题。事实上，路透社周四发布的一份报告显示，至少十分之一的零售投资者现在会咨询ChatGPT或其他AI聊天机器人获取选股建议。
AI投资工具的兴起
交易平台eToro对全球11,000名零售投资者的调查显示，已有13%的个人投资者使用ChatGPT或谷歌的Gemini等AI工具进行股票选择，而约一半的投资者表示愿意考虑将这些工具用于投资决策。
与每秒自动执行数千笔交易的算法交易不同，投资者将ChatGPT作为人类专家的替代咨询工具。他们输入问题，阅读AI模型的分析，然后手动决定是否通过经纪人进行交易。
曾为投资银行UBS分析公司近20年的Jeremy Leung现在依赖ChatGPT管理其多资产投资组合。他告诉路透社："我不再拥有彭博终端的奢侈，或是那些非常非常昂贵的市场数据服务。即使是简单的ChatGPT工具也能做很多事情，并复制我过去曾经做过的许多工作流程。"
AI选股的成功案例
金融产品比较网站Finder在2023年3月要求ChatGPT根据债务水平和持续增长等标准，从高质量企业中选择股票。据报道，由此产生的38只股票组合此后价值增长了近55%。这一表现超过了英国最受欢迎的10只基金的平均水平，领先近19个百分点。
然而，这类AI成功案例有一个巨大的警示：美国股市接近历史高位，路透社指出，标普500指数今年上涨了13%，在去年飙升23%之后。这些条件几乎可以让任何选股策略看起来都很聪明。
AI投资的风险与局限
专家警告称，AI模型可能编造财务数据，且无法获取实时市场信息，使其成为专业建议的风险替代品。
eToro英国董事总经理Dan Moczulski告诉路透社："AI模型可能非常出色，但当人们将ChatGPT或Gemini等通用模型视为水晶球时，风险就出现了。"他注意到，通用AI模型"可能引用错误的数字和日期，过度依赖既定叙事，并且过度依赖过去的价格走势来尝试预测未来。"
AI选股的历史背景
在家中使用AI进行股票交易感觉像是技术进步的下一步，无论好坏，这都使个人零售投资更加民主化。个人基于计算机的股票交易可追溯到1984年，当时嘉信(Charles Schwab)为拨号客户提供电子交易服务。E-Trade于1992年推出，到20世纪90年代末，在线券商已改变了零售投资格局，将每笔交易的佣金费用从数百美元降至10美元以下。
2008年金融危机后，第一批"机器人顾问"出现，这标志着基于算法的自动在线服务开始兴起，这些服务根据客户的目标管理和再平衡投资组合。Betterment于2010年推出，Wealthfront于2011年跟进，使用算法自动再平衡投资组合。到2015年底，全球近100家公司的机器人顾问管理着6000亿美元的客户资产。
2022年11月ChatGPT的出现标志着一个新阶段的到来，零售投资者可以直接查询AI模型获取股票推荐，而不是依赖预编程的算法。但Leung承认，ChatGPT无法访问付费墙后的数据，可能错过专业服务中可用的关键分析。为了获得更好的结果，他会创建特定的提示，如"假设你是一名卖方分析师，这只股票的卖方论点是什么？"或"仅使用可信来源，如SEC文件。"
机器人顾问市场的扩张
除了聊天机器人外，对金融算法的依赖也在增长。据数据分析公司Research and Markets的数据，包括从金融科技初创公司到成熟银行的所有提供自动化、算法驱动金融建议的公司在内的"机器人顾问"市场，预计到2029年将增长约600%。
然而，随着更多零售投资者转向AI工具进行投资决策，潜在的问题也在等待发生。
"如果人们习惯于使用AI投资并且赚钱，他们可能无法在危机或低迷时期管理投资，"Leung警告路透社。这种担忧不仅限于个人损失，还包括使用AI工具的零售投资者是否了解风险管理或在市场转为熊市时是否有应对策略。
专业建议与最佳实践
对于考虑使用AI工具进行投资的个人，以下是一些建议：
将AI作为辅助工具：不要将AI视为唯一的投资决策依据，而是将其作为研究过程的补充工具。
验证AI提供的信息：始终交叉验证AI提供的数据和分析，特别是财务数据和公司基本面信息。
理解AI的局限性：认识到AI模型无法访问实时市场数据，可能缺乏最新的市场动态。
开发风险管理策略：在市场下行时，确保你有明确的风险管理策略，而不仅仅是依赖AI的建议。
持续学习：投资是一个需要不断学习和适应的过程，不要因为AI的成功而停止学习市场动态。
结论
AI在投资领域的应用代表了金融科技发展的一个重要里程碑，为零售投资者提供了前所未有的工具和信息获取渠道。然而，就像任何新技术一样，AI投资工具既有巨大的潜力，也有不容忽视的风险。
随着市场的不断演变和AI技术的持续进步，投资者需要保持警惕，平衡技术创新与投资智慧。最终，成功的投资不仅依赖于先进的技术工具，更需要人类的判断力、经验和风险意识。在AI与人类智慧的结合中，我们或许能找到投资决策的最佳平衡点。
