ChatGPT驱动的高频选股因子挖掘：实战与潜力

本篇报告是由国金证券的金融工程组分析师高智威和王小康共同撰写的，聚焦于如何利用最新的人工智能技术ChatGPT来挖掘高频选股因子。ChatGPT是基于大语言模型（LLM）的GPT，通过Transformer架构和参数量的显著增加，实现了超越传统LSTM模型的能力，尤其在对话交互和生成任务上表现出色。 报告详细解析了ChatGPT的工作原理，强调了其涌现现象和通过人类反馈强化学习（RLHF）的训练过程。RLHF是一个迭代过程，首先通过标注员对指令进行评估，然后根据人类期望对模型进行微调，形成打分模型以优化输出。提示工程是关键环节，通过设计明确的角色、任务和指令，引导模型提供准确和高效的回答，例如在因子挖掘中，通过思维链提示帮助模型分解复杂问题并进行逐步推理。 在实战部分，报告展示了如何实际运用ChatGPT进行因子挖掘，考察它在量化研究中的表现。这表明ChatGPT不仅可以用于文本生成和对话，还可以作为一种工具，帮助投资者筛选和分析市场数据，寻找可能的投资机会，提升高频交易策略的制定和执行效率。 这份报告对于人工智能行业的学生、程序员、产品经理以及从业者具有很高的参考价值，无论是希望深入了解AI技术在金融领域的应用，还是寻求创新方法来改进投资决策，都能从中获取实用的知识和策略。通过阅读和实践报告中的内容，相关人员可以更好地理解和利用ChatGPT这类工具，推动金融科技创新。