ChatGPT在择时、风格、行业、选股中的应用实践——ChatGPT应用探讨系列之二

2022年12月,OpenAI推出人工智能聊天机器人程序ChatGPT,迅速引起广泛的讨论和应用。本文中我们分别从择时、风格轮动、行业轮动、选股因子挖掘等方面进行实践,进一步阐述ChatGPT在投研工作中的应用前景。

在股票市场投资中,择时是最复杂且挑战最大的任务之一。在实际应用中,技术分析领域中的均线策略是一种非常经典且常用的择时策略,至今仍然大量应用在CTA策略中。本文中我们使用ChatGPT构建了一个均线排列择时模型,相较于简单均线择时模型,该模型结合了不同周期均线模型的优点,历史表现相对较好。

A股市场存在着非常典型的风格轮动现象,如能够有效捕捉到风格切换的时点,则可以获取较为可观的相对收益。我们通过ChatGPT实现了一个短周期量价角度观测风格轮动的模型,从模型最新轮动信号来看,目前价值风格相对于成长风格占优,大盘风格相对于小盘风格占优,低估值风格相对于高估值风格占优,绩优股相较于亏损股占优,同时前期表现强势的TMT板块已开始边际走弱,短期建议相对谨慎。

从A股市场历年表现来看,行业分化现象均较为明显,今年以来截至4月30日,申万一级行业中传媒行业累计上涨51.78%,表现最为出色,同期商贸零售行业下跌10.87%,最好最差行业表现相差62.65%,分化较为明显。行业配置是获取超额收益的重要来源,如何把握行业轮动特征,如何构建有效的行业轮动策略,是投资者重点关注的问题。本文中我们从行业基本面景气变动角度出发,通过ChatGPT构建一个实际可行的行业轮动策略。该模型历史表现较为出色,自2012年以来,多头组合年化收益率为11.28%,空头组合年化收益率为1.75%,多空年化收益约为9.53%。

最后,在选股因子挖掘方面,ChatGPT也有较强的优势,在我们给定一个相对复杂的高频量价因子构建思路之后,其能够快速实现因子构建过程,本文中我们使用ChatGPT复现了“适度冒险”因子,该因子自2017年以来全市场月度频率上Rank IC高达-9.66%,Rank ICIR为-4.02,多空组合年化收益33.28%,月度胜率84.93%。

风险提示:本报告基于历史数据分析,历史规律未来可能存在失效的风险;驱动因子受环境影响可能存在阶段性失效的风险;ChatGPT回答结果不一,生成代码可能存在错误。

本文源自券商研报精选

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