网络热门ChatGPT量化交易研究报告盘点（附下载）
五一假期转眼就到了，大家投资交易编程研究这么久，也该好好歇会儿了，这期就先不聊策略源码这些“老生常谈”的东西，说点儿轻松有趣的。
ChatGPT自诞生以来，有着横扫一切行业的态势，量化交易行业也不例外。现在上知乎问答一看啊，就经常能看到这样的问题，ChatGPT可以运用至量化投资领域吗？最近很火热的ChatGPT对量化策略投研人员来说，会产生什么样的影响或到底能够提供什么样的帮助？
这些问题咱要一个一个瞎琢磨呢，也琢磨不出什么道道，个人毕竟视野狭窄不够全面，咱就来站在巨人的肩膀上，看看国内券商的金融工程团队有哪些全面深入的研究成果？
于是乎，我给大伙儿盘点了10篇有意思的量化交易ChatGPT研报，排名不分先后，按发布时间早晚列举。
我觉得最先应该看的是国泰君安在今年2月份发布的《ChatGPT研究框架(2023)》，里面图文并茂概述讲解了OpenAI和ChatGPT的核心功能和应用场景，方便咱在量化交易的后续使用，AIGC大神可以忽略跳过。
接下来可以看华泰金工的《GPT＋量化投资＝？》，里面明确表述了ChatGPT对量化投资带来3点影响。
第一点影响是，ChatGPT可以用于财经新闻、论坛评论、研究报告等文本数据，开发基于自然语言处理的文本挖掘相关的量化交易策略。
第二点影响就是，ChatGPT被运用于量化策略代码的编写，并且接入数据平台后可以实现交易策略的批量调参与样本外跟踪。这个现在已经实现的比较出色了，可以看我之前对智能编程神器Cursor的介绍。
最后一点影响是，ChatGPT还可以降低量化研究的门槛，例如降低基于文本数据的策略研究的难度、整合形成第三代搜索引擎助力量化资讯高效率收集等。
更贴心的一点是，鉴于国人需要科学上网和国外手机号注册才能使用ChatGPT，在这篇研报文末，作者给出了一个可以在国内免费丝滑使用ChatGPT功能的方式。
更多详细的使用案例和技巧，可以看方正金工在4月24日发布的《ChatGPT在投资研究工作中的应用初探》，以及华泰金工在4月26日发布的《面向投资研究行业的GPT使用指南》，里面有量化分析代码编写、MACD个股收益预测能力检验、爬虫抓取股吧评论、A股市场行情复盘等使用案例。
如果你觉得自己编程基础还可以，还可以考虑在自己个人电脑上部署一个本地ChatGPT，前提是电脑配置还可以，具体细节详见中信建投金工团队在10天前发布的《如何部署本地版“ChatGPT”提高研究效率》。
接下来要介绍的5篇研报，主要讲的是，如何使用ChatGPT解决量化交易/量化投资里面的具体问题。
东证金工的《ChatGPT 在量化投资中的运用：股票预测》里面讲的是，如何一步一步“调戏”ChatGPT建立模型和生成源码，最终建立了LSTM股价预测模型。
国金证券金融工程团队在4月4日发布的研报《如何利用ChatGPT挖掘高频选股因子？》中，详细介绍了ChatGPT的提示工程和使用指南，进行了因子挖掘实战，并最终挖掘和构建出了“周频变异系数因子”和“高频买卖盘力量因子”，最终完成了因子测试与组合优化。
与上面2篇利用ChatGPT本尊解决股票量化问题不同，广发金工的《Transformer架构下的量价选股策略：ChatGPT 核心算法应用于量化投资》，利用的是ChatGPT模型的核心算法——Transformer模型，输入个股涨跌幅和换手率面板数据，构建出股票未来涨跌概率的预测模型，最近三年来，策略的收益和回撤均优于沪深300、中证500和全市场选股，全市场选股Transformer因子的分档表现如下图所示。
与前面3篇研报量化目的不同，东吴金工团队探索利用ChatGPT对基金进行定量打分，输入每只基金的定性分析、产品分析、资产配置、行业配置、特质表现、归因分析和产品端分析这7个方面的描述（基金点评），输出该基金的10档评分，详见《基于ChatGPT的基金评价探究》。
国元金工的《机器学习在投资中的应用（ChatGPT）》这篇研报比较“讨巧”，通篇都没有ChatGPT的具体使用身影，但所有的正文内容都是ChatGPT生成的，让大伙儿切实感受一下量化研报的AIGC。
这10篇热门ChatGPT量化研报里面涉及的内容太多了，笨嘴拙舌说不全也说不好，让大伙儿觉得云里雾里着三不着两，具体的详细内容还是看原始研报本体吧，在本公众号『量化君也』后台回复暗号：chatgpt，直接保存、下载和阅读，enjoy~
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