随着AI聊天机器人的普及应用，越来越多投资者开始将目光投向这一新兴工具，用于股票选择和投资决策。据路透社报道，全球已有至少十分之一的散户投资者在使用ChatGPT或其他AI聊天机器人获取选股建议。交易平台eToro对全球11,000名散户投资者的调查显示，13%的个人投资者已使用ChatGPT或谷歌Gemini等AI工具进行股票选择，而约半数投资者表示愿意考虑将这些工具用于投资组合决策。
AI投资顾问的崛起
与每秒自动执行数千笔交易的算法交易不同，投资者目前将ChatGPT作为人类专家的替代顾问工具。他们向AI提问，阅读模型的分析，然后通过经纪人手动决定是否进行交易。
前UBS投资银行分析师Jeremy Leung如今就依赖ChatGPT管理其多资产投资组合。他向路透社表示："我不再拥有彭博终端或那些极其昂贵的市场数据服务的奢侈。即使是简单的ChatGPT工具也能完成许多工作，复制我过去使用的许多工作流程。"
金融产品比较网站Finder在2023年3月曾要求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%，表现优于英国十大最受欢迎基金的平均水平近19个百分点。
AI选股的成功背后
然而，这类AI成功故事背后存在一个巨大的警示：美国股市目前接近历史高位，标普500指数今年上涨13%，去年更是飙升23%。这些市场条件几乎能使任何选股策略看起来都很明智。
路透社将AI交易建议的趋势描述为新技术工具"民主化"投资分析的过程，这种分析曾经是拥有昂贵数据终端的机构投资者的专属领域。但专家警告，AI模型可能编造财务数据，且无法访问实时市场信息，使其成为专业建议的风险替代品。
eToro英国董事总经理Dan Moczulski向路透社表示："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。"他指出，通用AI模型"可能误报数字和日期，过度依赖既定叙事，并过度依赖过去的价格走势来预测未来。"
AI投资工具的发展历程
使用AI在家中进行股票交易感觉像是技术进步的下一步，这些技术进步无论好坏，都使个人零售投资更加民主化。个人计算机化股票交易可追溯至1984年，当时嘉信(Charles Schwab)为拨号客户引入电子交易服务。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，首批"机器人顾问"出现，这标志着基于算法的自动化在线服务开始兴起，这些服务根据客户目标管理和重新平衡投资组合。Betterment于2010年推出，Wealthfront于2011年跟进，使用算法自动重新平衡投资组合。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，可能错过专业服务提供的关键分析。为了获得更好的结果，他会创建特定的提示，如"假设你是一位空头分析师，这只股票的空头论点是什么？"或"仅使用可信来源，如SEC文件。"
金融算法的快速增长
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在内的所有提供自动化、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%。
AI投资的风险与挑战
然而，随着更多散户投资者转向AI工具进行投资决策，潜在的问题也在酝酿。
Leung向路透社警告："如果人们习惯于使用AI投资并赚钱，他们可能无法在危机或市场低迷时期管理投资。"这种担忧不仅限于个人损失，还延伸到使用AI工具的散户投资者是否了解风险管理或在市场转为熊市时有应对策略。
AI模型在处理金融数据时存在几个关键局限。首先，它们缺乏实时市场数据访问能力，这意味着它们的建议可能基于过时信息。其次，AI模型可能会"编造"财务数据或事实，这种现象在技术术语中被称为"幻觉"。最后，AI模型往往过度依赖历史数据，而市场是动态变化的，过去的模式不一定能预测未来。
理性使用AI投资工具的建议
对于希望使用AI工具辅助投资的散户，以下建议可能有所帮助：
验证信息：不要盲目接受AI提供的数据和建议，特别是关键财务数据应通过其他来源进行验证。
理解局限性：认识到AI模型无法替代专业金融顾问，尤其是在复杂市场环境中的判断力。
风险管理：即使使用AI建议，也应坚持基本的风险管理原则，如分散投资、设定止损点等。
持续学习：将AI工具视为学习工具，而非决策替代品，通过使用AI来增强自己的金融知识。
谨慎提问：向AI提问时使用具体、结构化的提示，如"使用SEC文件分析这家公司的财务健康状况"，而非模糊的问题。
投资民主化的双面性
AI在投资领域的应用反映了更广泛的技术民主化趋势。从早期的电子交易平台到现代的机器人顾问，再到现在的AI聊天助手，技术不断降低专业投资分析的门槛，使更多普通人能够参与市场。
然而，这种民主化也带来了责任问题。当专业知识和分析工具变得普遍可用时，用户必须具备相应的判断力和风险意识。AI工具可以提供信息，但最终的投资决策仍需基于个人的财务状况、风险承受能力和投资目标。
未来展望
随着AI技术的不断发展，我们可以预期其在投资领域的应用将更加成熟和专业化。未来的AI投资工具可能会整合实时市场数据、更准确的分析算法，以及更个性化的建议系统。然而，无论技术如何进步，投资决策的核心仍将是对市场的基本理解和风险管理能力。
对于投资者而言，关键在于找到AI工具与人类判断之间的平衡点。利用AI处理数据、识别模式和提供初始分析，同时依靠人类经验、直觉和道德考量做出最终决策。这种协作模式可能是未来智能投资的理想方向。
结论
AI选股工具如ChatGPT代表了投资领域的技术进步，为散户投资者提供了前所未有的信息获取渠道和分析能力。在牛市中，这些工具可能表现出色，帮助投资者发现机会并做出决策。然而，投资者必须清醒认识到AI的局限性，特别是在市场波动和危机时期的表现。
最明智的做法是将AI视为辅助工具，而非决策替代品。通过结合AI的分析能力和人类的判断力，投资者可以在充分利用技术便利的同时，保持对投资风险的清醒认识和有效管理。随着AI技术的不断发展，这种平衡将变得更加重要，也将决定投资者在日益复杂的市场环境中能否取得长期成功。
