AI如何能帮助投资决策?
如今AI发展非常迅速，大语言模型以极高的知识涵盖量和强大的语义理解能力，成为各个领域的强大的助手，在量化投资领域，也有很多这方面的尝试，这里，我使用“沃伦量化”这款软件，实现一个最简单直观的量化投资方式，在A股的市场中实验测试。
实验目的
验证AI能否像经验丰富的投资顾问一样，通过分析市场数据选出优质股票组合
实验对照设置
| 组别 | 选股方式 | 代表角色 |
|---|---|---|
| 实验组A | 发送数据让AI评分 | 数据分析师 |
| 实验组B | 直接询问AI选股 | 咨询投资顾问 |
| 对照组 | 指数投资(上证指数) | 普通投资者 |
目录
实验组A 数据分析师策略逻辑
发送数据让AI评分的策略思路，实际上就是把AI当数据分析师，对于每个个股，都组装认为会影响AI决策的相关数据（基本行业和概念、K线走势、经营基本面情况，大盘走势）然后发给AI，让AI基于这些数据，做决策判断，给判断的个股打个分，并且给出理由。这样的策略方式，好处是大概率是具体化数据的影响，给什么数据，大概率会让AI根据数据来做出决策，在回测中给的数据没有“未来数据”，大概率AI是不会“回忆”到未来的数据来决策的。坏处就是请求非常大，数据量比较多（每个标的请求数据量大），每次想要得到一个结果，要全部个股都发送一次询问。
实验组B 咨询投资顾问策略逻辑
直接询问AI选股的策略思路，实际上就是把AI当投资顾问，给他一个待选的一系列股票，然后问他那些比较好的，让它帮忙直接选出他认为好的，因为只是给了他一个列表，隐含意思就是AI他自己去回忆价格信息、企业经营基本面信息、自己回忆个股和其他热点的信息等，这样的回忆可能会有幻觉，在回测中也可能是“未来信息”因为可能AI会在回测中的某一天，“回忆”到这一天之后的数据（即便加了限定语也不确定是否有未来数据）。但是这种模式直观、简单，而且调用AI的成本低（只是每次调仓问一次，一次只给一些标的列表信息，回复选好的结果信息）。
回测结果
实验组A 数据分析师策略回测情况
回测结果中,蓝色线是策略的收益情况，绿色线是基准的收益，这里取的基准是上证指数为基准。
实验组B 咨询投资顾问策略回测情况
策略中的交易
结论
优化方向
有兴趣研究AI量化策略的，可以下载“沃伦量化”软件，在本地进行研究，软件内已经附带策略模块以及本次实验的策略配置，以及回测结果，沃伦量化提供了大家丰富的数据进行回测研究。
喜欢打乒乓球，对技术有热情的追求，对成功有热烈的渴望.