来源：Austin Starks

编译：活水智能

只试了一次。我震惊了。

当我第一次尝试新的 OpenAI o1（“草莓”）模型时，我并没有立刻感到惊讶。与传统的大语言模型不同，在那里我们可以立刻得到响应，新的 OpenAI 模型需要更长的时间来处理和生成响应——我们可以比喻称其为“思考”。而且，这个过程非常漫长。

实际上，它花了太长时间，以至于我不得不更新我的应用程序代码，因为我的应用程序不断遇到超时问题。我不知道新的常态是要等待 5 分钟才能得到一个响应。

但这种“思考”是值得的。因为我创建了一个显著超越市场表现的算法交易策略。

而且我是无意中做到的……在第一次尝试时。我震惊了。

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我如何使用大语言模型创建算法交易策略

首先，让我们谈谈我是如何使用“草莓”模型创建算法交易策略的。

我构建了我的算法交易平台 NexusTrade，使其能够与任何大语言模型配合工作。虽然后端允许它与 Gemini、Llama 等开源模型以及其他大语言模型配合使用，但前端目前仅支持 OpenAI 和 Anthropic 模型。

其工作原理是一个多步骤的流程。

NexusTrade 中 AI 聊天的工作流程

1. 1. 发送请求：用户的消息被发送到服务器

2. 2. 分类请求：从一系列提示词中，如“AI 股票筛选提示词”、“创建投资组合提示词”和“分析基本面提示词”，模型会确定处理请求的最相关提示词

3. 3. 转发到提示词：将消息发送到最相关的提示词并获取响应

4. 4. 后处理响应：根据提示词的不同，我们将执行额外的操作。例如，对于“AI 股票筛选提示词”，我们将生成一个 SQL 查询，然后在后处理步骤中，我们会对数据库执行该查询。

当模型判断用户想要创建交易策略时，它会创建一个“提示链”。

首先，我们创建投资组合的大纲，包括其名称、初始价值和策略的描述。

然后，根据策略的描述，我们创建策略的大纲。这包括策略名称、一个操作（“买入”或“卖出”）、我们想要购买的资产、购买数量（例如 10% 的购买力或 100 股），以及我们希望何时执行该操作的描述。

最后，我们为条件重复此过程，并将描述转换为可以被 NexusTrade 的回测和实时交易功能解释的条件。

这个过程使我们能够使用 AI 创建投资组合。

在 OpenAI 的“草莓”模型之前，AI 非常字面化。它会创建你要求的内容，但它不擅长生成自己的想法。用户完全负责清楚地表达他们的需求并对其进行迭代。

这就是为什么当我看到这个新模型在第一次尝试中创建了一个非常有利可图的交易策略时，我感到非常震惊。

“思考”在开发算法交易策略时的不同之处

为了展示这一点有多么疯狂，我将使用完全相同的提示词创建两个投资组合。第一个投资组合由 GPT-4 创建。第二个投资组合由 GPT-o1-mini 创建。我在创建这些投资组合时使用的提示词没有任何区别。

使用 GPT-4 创建投资组合

为了创建投资组合，我进入 AI 聊天并说了以下内容：

1. 1. 我：创建一个名为“Omni”的投资组合，初始价值为 10,000 美元

2. 2. Aurora：您希望在名为“Omni”的投资组合中实施什么策略？例如，您可以指定买入或卖出特定股票或加密货币的条件。

3. 3. 我：我想要一个在 TQQQ 上的 SMA 均线交叉策略。我想要一个止盈策略，但不要止损——我长期看好科技股，不希望被止损出局。我还希望分批买入，而不是一次性全仓。

在我的第一次尝试中，这是我用 GPT-4 创建的投资组合。

正如我们所看到的，这……并不是很好。回报率远低于持有 SPY，风险调整后的回报率也差得多，而且它进行了大量交易（在现实生活中，这会产生税收影响，进一步减少你的实际收益）。

相比之下，这是我用新的“草莓”模型创建的投资组合。

由 GPT-o1 创建的杰出投资组合

创建这个投资组合的过程完全相同。唯一的区别是我使用了一个更强大的模型。

然而，结果却令人惊叹。

这个投资组合好得令人难以置信。这个策略几乎在所有可以想象的方面都超越了市场。

1. 1. 百分比变化比持有 SPY 高出 3 倍，达到 268%

2. 2. 夏普比率更高，达到 0.71，而持有 SPY 的夏普比率为 0.51

3. 3. 最大回撤为 37%，而持有 SPY 的回撤为 34%

4. 4. 但平均回撤却更低，仅为 4.35%，而持有 SPY 的平均回撤接近 7%

这真是……让人惊叹。不仅利润大幅提高，而且风险还更低？这太不可思议了。

对这些结果的深入讨论

看到这些结果后，我感到非常困惑，决定深入研究一下——这个模型做了什么是 GPT-4 没有做到的？

我发现了一个关键细节：在生成该策略的卖出条件时，GPT-4 只要仓位上涨 0.15% 就会卖出。

相比之下，由 OpenAI 的草莓模型创建的投资组合会在股票的 14 日平均价格上涨 15% 或更多时卖出。

我猜想，由 GPT-4 创建的模型只是卖得太早了。我对 GPT-4 创建的投资组合进行了一个小调整。

最终，这个投资组合也获得了出色的超越市场的回报。

显然，o1-mini 模型对如何为我的应用程序创建有效的投资组合有更好的理解，而无需迭代。相比之下，GPT-4 模型则需要更多专家用户的帮助。最终，两个投资组合都获得了超越市场的出色回报。

该实验的下一步

目前，这些结果仅仅是回测结果——它们显示了如果我们在过去部署这个投资组合会发生什么。这很有用，但还不够。我们需要看看如果我们现在部署这些投资组合会发生什么。

因此，我正在将这些策略实时部署到市场，并监控它们未来的表现。

在 NexusTrade 中，部署一个算法交易策略字面上只需要点击一个按钮。在接下来的几周里，我将测试 AI——它真的能创建盈利的交易策略，还是仅仅在回测中运气好。

只有时间能告诉我们答案。

总结

AI 将彻底改变每一个行业，金融业也不例外。这个实验证明了，至少，AI 可以帮助增强你的交易决策。现在断定纯粹由 AI 生成的投资组合本质上优于其他组合还为时过早，但这个实验最令人震惊的地方在于，这些投资组合是仅在几分钟内生成的。

本文展示了 OpenAI 的两个语言模型都可以创建非常盈利的算法交易策略。o1 模型无需任何人工干预就能做到这一点，而 GPT-4 模型则需要人类专家的帮助。最终，两个模型的回测回报都远远超过了标准普尔500指数。

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