Một học sinh trung học từ vùng nông thôn Oklahoma vừa làm điều mà các thuật toán của Wall Street chưa làm được: anh ấy để ChatGPT tự do hoạt động với 100 đô la và chứng kiến nó vượt trội hơn thị trường với một biên độ khổng lồ.
Thí nghiệm của Nathan Smith bắt đầu cách đây bốn tuần với một tiền đề đơn giản—trao cho ChatGPT quyền kiểm soàn hoàn toàn một danh mục đầu tư nhỏ gồm các cổ phiếu vốn hóa siêu nhỏ và xem điều gì sẽ xảy ra.
Kết quả? Một mức lợi nhuận 23,8% trong khi Russell 2000 và quỹ ETF sinh học XBI chỉ tăng lần lượt là 3,9% và 3,5%.
"Khi tôi đang xem YouTube, tôi liên tục nhận được quảng cáo về một bộ chọn cổ phiếu AI: '(quảng cáo nói) Chúng tôi cung cấp thuật toán giao dịch của mình tất cả các cổ phiếu trên NYSE blah blah blah…'" Smith kể với Decrypt. "Sau đó tôi bắt đầu nghiên cứu và ngạc nhiên là trước đây chưa ai thử nghiệm một danh mục đầu tư do LLM dẫn dắt hoàn toàn."
Cách thiết lập nghe có vẻ đơn giản. Smith đưa ra cho ChatGPT một nhiệm vụ rõ ràng: xây dựng danh mục cổ phiếu mạnh nhất có thể chỉ sử dụng các vị trí cổ phiếu đầy đủ trên các cổ phiếu vốn hóa siêu nhỏ được niêm yết tại Hoa Kỳ với vốn hóa dưới 300 triệu đô la. Mục tiêu rõ ràng—tạo ra lợi nhuận tối đa từ ngày 27 tháng 6 đến ngày 27 tháng 12 năm 2025.
Điều làm cho điều này khác biệt so với các thuật toán giao dịch khác là sự tự chủ hoàn toàn.
"AI chăm sóc hoàn toàn mọi thứ. Kích thước vị trí, dừng lỗ, v.v. không phải là quyết định của tôi," Smith nói với Decrypt trong một email. Sự can thiệp của con người duy nhất là khi ChatGPT mâu thuẫn với chính nó—một điểm yếu mà anh ấy thừa nhận.
Smith gần đây đã tính toán các số liệu rủi ro mà các nhà giao dịch chuyên nghiệp rất quan tâm.
Tỷ lệ Sharpe của anh ấy là 0,9413, cho thấy rủi ro cao, trong khi tỷ lệ Sortino là 2,0021 cho thấy các khoản lãi tăng mạnh với rủi ro giảm hạn chế. Để so sánh, một tỷ lệ Sharpe trên 1,0 thường được coi là tốt, còn bất kỳ giá trị nào dưới mức đó cho thấy lợi nhuận có thể không xứng đáng với rủi ro.
Chatbot, được mở hoàn toàn và có sẵn trên kho GitHub của Smith, không có Diamond Hands và dường như khá khách quan hầu hết các thời điểm.
Một trong những động thái của ChatGPT liên quan đến CADL, một cổ phiếu tạo ra khoảng 50% lợi nhuận của danh mục.
"Nó bán CADL mà không cần suy nghĩ thêm," Smith nói. "Tôi nghĩ nó khôn ngoan khi biết rằng trong lĩnh vực vốn hóa siêu nhỏ, tất cả các khoản lãi có thể bị xóa sổ ngay lập tức. Không nhiều quỹ phòng hộ có thể thực hiện một động thái quyết đoán như vậy."
Hệ thống của Smith mới chỉ hoạt động được một tháng, chưa đủ để kiểm tra lại hoặc đánh giá với mức độ tin cậy cao, nhưng những kết quả tích cực cho đến nay rất hứa hẹn.
Cơ sở hạ tầng kỹ thuật đằng sau thí nghiệm này phức tạp hơn một chút so với việc sử dụng chatbot điển hình, nhưng vẫn khá dễ dàng để thực hiện với một chút tận tâm.
Smith xây dựng năm chức năng chính: mua và bán thủ công cho các lựa chọn mới, xử lý danh mục để theo dõi giao dịch, tạo kết quả hàng ngày bằng cách sử dụng dữ liệu Yahoo Finance, và tạo đồ thị để trực quan hóa hiệu suất so với S&P 500.
"Thực sự, việc thiết lập khá đơn giản," anh nói, mô tả một hệ thống kéo giá benchmark từ API Yahoo Finance vào các khung dữ liệu Panda để phân tích.
ChatGPT chọn cổ phiếu một lần mỗi tuần, và luôn duy trì dưới giới hạn vốn hóa 300 triệu đô la, trong khi Smith thực hiện các giao dịch và ghi lại kết quả.
Thanh niên đến từ một thị trấn nhỏ ở Oklahoma đã khám phá đam mê của mình gần như là một sự tình cờ. "Tôi đã từng lập trình một chút (làm việc trên khóa học CS trực tuyến của Harvard CS50), nhưng sử dụng C không cảm thấy hứng thú (các lỗi phân đoạn ngu ngốc)," anh nói với Decrypt. "Vào mùa hè, tôi khám phá ra Tài chính Định lượng và sự tuyệt vời của Python, và tôi đã yêu thích nó."
Ôi, những điều mà học sinh trung học ngày nay làm.
Với gần 1.000 lần cam kết trên GitHub trong năm nay và một số lượng người theo dõi đáng kể trên bản tin của mình, Smith đã đắm mình vào thế giới tài chính định lượng. Anh dự định mở rộng thí nghiệm thành một năm đầy đủ một khi kết thúc vào tháng 12, mặc dù anh thừa nhận việc cân bằng nó với việc học ACT và tự học AP Tâm lý sẽ là một thách thức.
"Tôi thực sự nghĩ mình đã tìm thấy đam mê trong cuộc sống và hy vọng sẽ tiếp tục điều này như một công việc thực sự trong tương lai," Smith nói.
