ChatGPT 人工智能交易員：太快、太猛烈、太冒險？

人工智能驅動的工具，如 ChatGPT，有可能徹底改變人類工作的效率、有效性和速度。

這在金融市場以及醫療保健、製造業和我們生活的幾乎所有其他方面都是如此。

我研究金融市場和算法交易已有 14 年。 雖然人工智能提供了許多好處，但這些技術在金融市場中的日益廣泛使用也預示著潛在的危險。

看看華爾街過去通過採用計算機和人工智能來加快交易速度的努力，可以提供有關使用它們進行決策的影響的重要經驗教訓。

程序交易助長黑色星期一

在 20 世紀 80 年代初期，在技術進步和衍生品等金融創新的推動下，機構投資者開始使用計算機程序根據預定義的規則和算法執行交易。 這幫助他們快速高效地完成了大筆交易。

當時，這些算法相對簡單，主要用於所謂的指數套利，即試圖從股票指數（如標準普爾 500 指數）與其構成股票的價格之間的差異中獲利。

隨著技術的進步和更多數據的出現，這種程序交易變得越來越複雜，算法能夠分析複雜的市場數據並根據廣泛的因素執行交易。

在基本上不受監管的交易高速公路上，這些程序交易員的數量繼續增長——每天有超過 1 萬億美元的資產在這些高速公路上易手——導致市場波動性急劇增加。

最終，這導致了 1987 年的大規模股市崩盤，即所謂的黑色星期一。 道瓊斯工業平均指數在當時遭遇了其歷史上最大的百分比跌幅，並且這種痛苦遍及全球。

作為回應，監管部門實施了多項措施來限製程序化交易的使用，包括在市場出現重大波動時停止交易的熔斷機制和其他限制。

但儘管採取了這些措施，程序化交易在崩盤後的幾年裡繼續流行。

HFT：類固醇程序交易

快進 15 年到 2002 年，紐約證券交易所推出了全自動交易系統。 結果，程序交易員讓位於具有更先進技術的更複雜的自動化：高頻交易。

高頻交易使用計算機程序分析市場數據並以極高的速度執行交易。

與隨著時間的推移買賣一攬子證券以利用套利機會的程序交易員不同——可以利用類似證券的價格差異來獲利。

高頻交易者使用功能強大的計算機和高速網絡來分析市場數據並以閃電般的速度執行交易。

與 1980 年代交易員需要幾秒鐘相比，高頻交易員可以在大約百萬分之一秒內完成交易。

這些交易本質上通常是非常短期的，可能涉及在幾納秒內多次買賣相同的證券。

人工智能算法實時分析大量數據，並識別人類交易者無法立即發現的模式和趨勢。 這有助於交易者做出更好的決策並以比手動更快的速度執行交易。

人工智能在高頻交易中的另一個重要應用是自然語言處理，它涉及分析和解釋人類語言數據，例如新聞文章和社交媒體帖子。

通過分析這些數據，交易者可以獲得對市場情緒的寶貴見解，並相應地調整他們的交易策略。

人工智能交易的好處

這些基於 AI 的高頻交易者的運作方式與人類截然不同。

人類的大腦是緩慢的、不准確的和健忘的。 它無法進行分析大量數據以識別交易信號所需的快速、高精度、浮點運算。

計算機的速度快了數百萬倍，具有絕對可靠的內存、完美的注意力以及在幾毫秒內分析大量數據的無限能力。

而且，就像大多數技術一樣，高頻交易為股票市場帶來了諸多好處。

這些交易員通常以非常接近市場價格的價格買賣資產，這意味著他們不會向投資者收取高額費用。 這有助於確保市場上始終存在買賣雙方，進而有助於穩定價格並減少價格突然波動的可能性。

高頻交易還可以通過快速識別和利用市場中的錯誤定價來幫助減少市場效率低下的影響。

例如，高頻交易算法可以檢測特定股票何時被低估或高估，並執行交易以利用這些差異。 通過這樣做，這種交易可以幫助糾正市場效率低下並確保資產定價更準確。

缺點

但速度和效率也會造成傷害。 高頻交易算法對新聞事件和其他市場信號的反應如此之快，以至於它們可能導致資產價格突然飆升或下跌。

此外，高頻交易金融公司能夠利用其速度和技術獲得優於其他交易者的不公平優勢，進一步扭曲市場信號。

這些極其複雜的人工智能驅動的交易巨獸造成的波動導致了 2010 年 5 月所謂的閃電崩盤，當時股市暴跌，然後在幾分鐘內恢復——抹去並恢復了大約 1 萬億美元的市值。

從那時起，波動的市場已成為新常態。 在 2016 年的研究中，我和兩位合著者發現，在引入高頻交易後，波動性——衡量價格上下波動的速度和不可預測性的指標——顯著增加。

高頻交易者分析數據的速度和效率意味著，即使是市場條件的微小變化也會觸發大量交易，從而導致價格突然波動和波動加劇。

此外，我與其他幾位同事在 2021 年發表的研究表明，大多數高頻交易者使用類似的算法，這增加了市場失靈的風險。

這是因為隨著市場上這些交易者數量的增加，這些算法的相似性會導致相似的交易決策。

這意味著如果所有高頻交易者的算法發布相似的交易信號，他們可能會在市場的同一側進行交易。

也就是說，他們都可能在出現負面消息時嘗試賣出，或在出現正面消息時嘗試買入。 如果沒有人站在交易的另一邊，市場就會失敗。

輸入聊天GPT

這將我們帶入了一個由 ChatGPT 驅動的交易算法和類似程序的新世界。 他們可能會處理交易同一方太多交易員的問題，並使情況變得更糟。

一般而言，留給自己設備的人類往往會做出各種各樣的決定。 但是，如果每個人的決策都來自於相似的人工智能，這就會限制意見的多樣性。

考慮一個極端的非財務情況，在這種情況下，每個人都依賴 ChatGPT 來決定購買最好的計算機。 消費者已經很容易出現羊群行為，他們傾向於購買相同的產品和型號。

例如，Yelp、亞馬遜等平台上的評論會激勵消費者在幾個最佳選擇中做出選擇。

由於由生成式 AI 驅動的聊天機器人做出的決定是基於過去的訓練數據，因此聊天機器人建議的決定會有相似之處。 ChatGPT 可能會向所有人推薦相同的品牌和型號。

這可能會將羊群效應提升到一個全新的水平，並可能導致某些產品和服務短缺以及價格大幅上漲。 當 AI 做出決策時，會收到有偏見和不正確的信息，這會變得更加成問題。

當系統在有偏見的、舊的或有限的數據集上進行訓練時，人工智能算法可以強化現有的偏見。 ChatGPT 和類似工具因犯事實錯誤而受到批評。

此外，由於市場崩盤相對罕見，因此沒有太多關於它們的數據。 由於生成式 AI 依賴於數據訓練來學習，因此它們缺乏相關知識可能會使它們更有可能發生。

至少目前看來，大多數銀行似乎不會允許其員工利用 ChatGPT 和類似工具。 花旗集團、美國銀行、高盛和其他幾家銀行已經以隱私問題為由禁止在交易大廳使用它們。

但我堅信，一旦銀行解決了他們對它的擔憂，他們最終會接受生成人工智能。 潛在的收益太大了，不容錯過——而且存在被競爭對手甩在後面的風險。

但金融市場、全球經濟、每個人的風險也很大，希望大家謹慎行事。

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編者註：本文由西弗吉尼亞大學金融學助理教授 Pawan Jain 撰寫，並根據知識共享許可從 The Conversation 重新發布。 閱讀原文。