一名来自俄克拉荷马州农村的高中生刚刚做了华尔街算法未能做到的事情：他让ChatGPT自由运作100美元，并观察其表现远超市场。

内森·史密斯的实验始于四周前，前提很简单——让ChatGPT完全控制一个小型微型股投资组合，看看会发生什么。

结果？在这段时间内，ChatGPT获得了23.8%的回报，而罗素2000指数和生物技术ETF XBI仅分别上涨了3.9%和3.5%。

图片：内森·史密斯

“当我在看YouTube时，我不断看到一个关于某个AI股票挑选器的广告：‘（广告说）我们将所有在纽约证券交易所上市的股票输入我们的交易算法，等等……’”史密斯告诉Decrypt。“然后我开始做一些研究，惊讶于没有人尝试过完全由大型语言模型主导的投资组合。”

这个设置听起来 deceptively 简单。史密斯给了ChatGPT一个明确的任务：使用仅在美国上市的市值低于3亿美元的微型股，构建尽可能强大的股票投资组合。目标很简单——在2025年6月27日至12月27日之间产生最大回报。

与其他交易算法不同的是，这个实验的完全自主性。

“AI处理绝对所有事情。头寸大小、止损等都不是我的决定，”史密斯在一封电子邮件中告诉Decrypt。唯一的人为干预发生在ChatGPT自相矛盾时——他承认这是系统的一个缺陷。

史密斯最近计算了专业交易者所关注的风险指标。

他的夏普比率为0.9413，表明风险较高，而索提诺比率为2.0021，表明在有限的下行风险下有强劲的上行收益。作为参考，夏普比率超过1.0通常被认为是好的，而低于1.0则表明回报可能无法证明风险的合理性。

这个完全开源的聊天机器人可以在史密斯的GitHub仓库上找到，似乎没有“钻石手”，大多数时候表现得相当客观。

ChatGPT的一次操作涉及到CADL，这只股票大约占投资组合利润的50%。

“它毫不犹豫地卖掉了CADL，”史密斯说。“我认为它明智地知道，在微型股领域，所有的收益都可能瞬间被抹去。没有多少对冲基金能做出如此果断的决定。”

复杂中的优雅

史密斯的系统仅运行了一个月，这还不足以进行高置信度的回测或评估，但迄今为止的积极结果令人鼓舞。

这个实验背后的技术基础设施比简单使用典型的聊天机器人要复杂一些，但只需一点奉献精神就能轻松实现。

史密斯构建了五个主要功能：手动买卖新选股、投资组合处理以跟踪交易、使用雅虎财经数据生成每日结果，以及生成图表以可视化与标准普尔500的表现对比。

“老实说，设置相当简单，”他说，描述了一个从雅虎财经API中提取基准价格到Panda数据框进行分析的系统。

ChatGPT每周选择一次股票，并始终保持在3亿美元的市值限制之下，而史密斯则执行交易并记录结果。

来自俄克拉荷马州一个小镇的青少年几乎是偶然发现了自己的热情。“我过去写过一点代码（在哈佛的在线计算机科学课程CS50上工作），但使用C语言并没有让我感到振奋（愚蠢的段错误），”他告诉Decrypt。“在夏天，我发现了量化金融和Python的美丽，我爱上了它。”

哦，如今的高中生们都在做些什么。

在过去的一年里，史密斯在GitHub上提交了近1,000次，并在他的新闻通讯上拥有相当数量的关注者，他全身心投入到量化金融的世界中。他计划在12月实验结束后将其延长至整整一年，尽管他承认在ACT学习和自学AP心理学之间找到平衡将是一个挑战。

“我真的觉得我找到了生活中的热情，希望有一天能将其作为一份真正的工作继续下去，”史密斯说。

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