Khi Nathan Smith, 17 tuổi, đưa cho bot giao dịch do ChatGPT cung cấp một danh mục đầu tư gồm các cổ phiếu vốn hóa nhỏ, bot này đã mang lại mức tăng trưởng 23,8% trong bốn tuần—vượt trội hơn Russell 2000 và đưa anh từ vùng nông thôn Oklahoma lên vị trí ngôi sao trên Reddit.
Hành trình của Smith từ học sinh trung học ở nông thôn đến ngôi sao trên r/wallstreetbets là một phần của phong trào lớn hơn đang phát triển trên internet với các nhà giao dịch xây dựng hệ thống chọn cổ phiếu dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn có sẵn.
Internet tràn ngập những tuyên bố lan truyền về thành công trong giao dịch AI. Một bài đăng trên Reddit gần đây đã gây sốt khi tuyên bố ChatGPT và Grok đạt được "tỷ lệ thắng 100% hoàn hảo" sau 18 giao dịch với mức lợi nhuận khá lớn. Một tài khoản khác đã quyên góp 400 đô la cho ChatGPT với mục tiêu trở thành "nghìn tỷ phú đầu tiên trên thế giới được tạo ra bởi AI".
Tuy nhiên, không có bài đăng nào cung cấp thông tin xác minh—không có biên lai, nhật ký giao dịch hay chứng từ nào cả.
Tuy nhiên, Smith lại thu hút sự chú ý chính xác vì anh ấy ghi lại hành trình của mình trên Substack và chia sẻ các cấu hình, lời nhắc và tài liệu trên GitHub . Điều này có nghĩa là bạn có thể sao chép, cải thiện hoặc sửa đổi mã của anh ấy bất cứ lúc nào.
Giao dịch bằng AI không còn chỉ là tưởng tượng trên Reddit nữa mà đang nhanh chóng trở thành hiện thực trên Phố Wall.
Từ các lập trình viên nghiệp dư triển khai Bots mã nguồn mở đến các tập đoàn đầu tư khổng lồ như JPMorgan và Bridgewater xây dựng nền tảng AI riêng, một làn sóng công cụ thị trường mới hứa hẹn mang lại những hiểu biết nhanh hơn và lợi nhuận tự động. Nhưng khi các thử nghiệm cá nhân lan truyền rộng rãi và các công cụ của tổ chức âm thầm lan rộng, các chuyên gia cảnh báo rằng hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn thiếu độ chính xác, tính kỷ luật và độ tin cậy cần thiết để giao dịch tiền thật ở quy mô lớn. Câu hỏi bây giờ không phải là liệu AI có thể giao dịch hay không, mà là liệu có ai nên cho phép nó làm điều đó hay không.
JPMorgan đã triển khai một nền tảng nội bộ mang tên LLM Suite , được mô tả là "sản phẩm tương tự ChatGPT" cho 60.000 nhân viên. Nền tảng này phân tích các bài phát biểu của Fed, tóm tắt hồ sơ, tạo bản thảo ghi nhớ và hỗ trợ công cụ ý tưởng theo chủ đề mang tên IndexGPT, xây dựng các rổ cổ phiếu theo chủ đề riêng.
Goldman Sachs gọi chatbot của mình là GS AI Assistant , được xây dựng trên nền tảng GS AI độc quyền dựa trên LLaMA. Hiện có mặt trên 10.000 máy tính để bàn tại các phòng kỹ thuật, nghiên cứu và giao dịch, chatbot này được cho là giúp tăng năng suất lên đến 20% cho việc viết mã và xây dựng mô hình.
Nhóm nghiên cứu của Bridgewater đã xây dựng Trợ lý Phân tích Đầu tư trên nền tảng Claude, sử dụng nó để viết Python, tạo biểu đồ và tóm tắt bình luận về thu nhập - những công việc mà một nhà phân tích cấp cơ sở phải mất nhiều ngày mới hoàn thành. Quỹ đầu tư quốc gia Na Uy (NBIM) sử dụng Claude để theo dõi luồng tin tức của 9.000 công ty, giúp tiết kiệm khoảng 213.000 giờ làm việc của các nhà phân tích mỗi năm.
Theo Phemex , các nền tảng khác như 3Commas, Kryll và Pionex cung cấp tích hợp ChatGPT để tự động hóa giao dịch. Vào tháng 2 năm 2025, Tiger Brokers đã tích hợp mô hình AI DeepSeek-R1 của DeepSeek vào chatbot TigerGPT của họ, nâng cao khả năng phân tích thị trường và giao dịch. Ít nhất 20 công ty khác, bao gồm Sinolink Securities và China Universal Asset Management, đã áp dụng các mô hình của DeepSeek cho quản lý rủi ro và chiến lược đầu tư.
Tất cả những điều này đặt ra một câu hỏi hiển nhiên: Liệu chúng ta đã đạt đến thời điểm mà AI có thể đưa ra những khoản đặt cược tài chính hiệu quả chưa?
Nhiều nghiên cứu cho thấy AI, thậm chí cả các hệ thống được tăng cường ChatGPT, có thể vượt trội hơn cả các mô hình học máy thủ công và thông thường trong việc dự đoán biến động giá tiền điện tử.
Tuy nhiên, nghiên cứu rộng hơn từ BCG và Trường Kinh doanh Harvard đã cảnh báo về việc quá phụ thuộc vào AI tạo sinh, cho biết người dùng GPT-4 có hiệu suất kém hơn 23% so với người dùng không sử dụng AI. Điều này phù hợp với những gì các chuyên gia khác đang thấy.
"Việc bạn có nhiều dữ liệu hơn không có nghĩa là bạn sẽ có nhiều lợi nhuận hơn. Đôi khi, bạn chỉ đang thêm nhiễu mà thôi", Giám đốc Thông tin Russell Korgaonkar của Man Group cho biết . Bộ phận giao dịch hệ thống của Man Group đã và đang đào tạo ChatGPT để xử lý các bài báo, viết Python nội bộ và phân loại ý tưởng từ danh sách theo dõi—nhưng bạn vẫn sẽ phải làm một phần lớn công việc nặng nhọc trước khi nghĩ đến việc sử dụng một mô hình AI một cách đáng tin cậy.
Đối với Korgaonkar, AI tạo sinh và các công cụ học máy thông thường có những ứng dụng khác nhau. ChatGPT có thể hỗ trợ bạn phân tích cơ bản, nhưng lại kém trong việc dự đoán giá, trong khi các công cụ AI không tạo sinh không thể xử lý các yếu tố cơ bản nhưng có thể phân tích dữ liệu và thực hiện phân tích kỹ thuật thuần túy.
"Những đột phá của GenAI nằm ở khía cạnh ngôn ngữ. Nó không thực sự hữu ích cho các dự đoán số", ông nói. "Mọi người đang sử dụng GenAI để hỗ trợ công việc, nhưng họ không sử dụng nó để dự đoán thị trường."
Ngay cả đối với phân tích cơ bản, quá trình đưa AI đến một kết luận cụ thể không nhất thiết lúc nào cũng đáng tin cậy.
“Việc các mô hình có khả năng che giấu lý luận cơ bản cho thấy có thể tránh được những giải pháp gây khó khăn, cho thấy các phương pháp căn chỉnh hiện tại là không đủ và cần được cải thiện đáng kể”, Miran Antamian, nhà sáng lập kiêm CEO của BookWatch, chia sẻ với Decrypt . “Thay vì chỉ khiển trách ‘suy nghĩ tiêu cực’, chúng ta nên xem xét các phương pháp kết hợp giữa phản hồi lặp đi lặp lại của con người và các hàm thưởng thích ứng, vốn chủ động thay đổi theo thời gian. Điều này có thể hỗ trợ rất nhiều trong việc xác định những thay đổi hành vi bị che khuất bởi các hình phạt.”
Gappy Paleologo, đối tác tại Balyasny, chỉ ra rằng các LLM vẫn còn thiếu "nền tảng thực tế" và khả năng phán đoán sắc sảo cần thiết cho những khoản cược có độ tin cậy cao. Ông cho rằng họ phù hợp nhất với vai trò trợ lý nghiên cứu, chứ không phải quản lý danh mục đầu tư.
Các quỹ khác cảnh báo về rủi ro mô hình: Các AI này dễ đưa ra những kịch bản khó tin, hiểu sai ngôn ngữ vĩ mô và gây ảo giác - khiến các công ty khăng khăng yêu cầu kiểm toán vòng lặp bằng con người cho mọi tín hiệu AI. Và tệ hơn nữa, mô hình càng tốt thì khả năng nói dối càng thuyết phục, và càng khó để thừa nhận sai lầm. Có những nghiên cứu chứng minh điều này .
Nói cách khác, cho đến nay, việc loại bỏ con người ra khỏi phương trình này là vô cùng khó khăn, đặc biệt là khi liên quan đến tiền bạc.
"Khái niệm giám sát các mô hình mạnh hơn bằng cách sử dụng các mô hình yếu hơn như GPT-4o rất thú vị, nhưng khó có thể duy trì lâu dài", Antamian nói với Decrypt . "Sự kết hợp giữa đánh giá tự động và đánh giá chuyên gia của con người có thể phù hợp hơn; việc xem xét mức độ lập luận được cung cấp có thể cần nhiều hơn một mô hình được giám sát để giám sát."
Ngay cả bản thân ChatGPT cũng rất thực tế về những hạn chế của nó. Khi được hỏi trực tiếp về việc biến ai đó thành triệu phú thông qua giao dịch, ChatGPT đã trả lời với một cái nhìn thực tế - thừa nhận rằng mặc dù có thể, thành công phụ thuộc vào việc có một chiến lược sinh lời, quản lý rủi ro chặt chẽ và khả năng mở rộng quy mô hiệu quả.
Tuy nhiên, đối với những người đam mê, việc mày mò với những thứ này vẫn rất thú vị. Nếu bạn quan tâm đến việc khám phá giao dịch hỗ trợ AI mà không cần tự động hóa hoàn toàn, Decrypt đã phát triển các gợi ý riêng , chỉ để giải trí—và có thể là để nhấp chuột. Trình phân tích danh mục đầu tư Degen của chúng tôi cung cấp các đánh giá rủi ro được cá nhân hóa, mã hóa màu, phù hợp với việc bạn là một nhà giao dịch thoái hóa hay một nhà đầu tư bảo thủ. Khung này tích hợp phân tích cơ bản, tâm lý và kỹ thuật, đồng thời thu thập dữ liệu về trải nghiệm người dùng, khả năng chịu rủi ro và mốc thời gian đầu tư.
Dịch vụ Tư vấn Tài chính Cá nhân của chúng tôi hướng đến việc cung cấp phân tích cấp độ tổ chức, sử dụng cùng phương pháp luận với các công ty đầu tư lớn. Khi được thử nghiệm trên danh mục đầu tư cổ phiếu Brazil, hệ thống đã xác định được rủi ro tập trung và chênh lệch tỷ giá, từ đó đưa ra các khuyến nghị tái cân bằng chi tiết với các chiến lược quản lý rủi ro cụ thể.
Cả hai lời nhắc đều có sẵn trên GitHub cho bất kỳ ai muốn thử nghiệm phân tích tài chính hỗ trợ bởi AI—mặc dù như thí nghiệm của Smith cho thấy, đôi khi kết quả thú vị nhất đến từ việc để AI nắm toàn quyền điều khiển và chỉ thực hiện những gì máy nói.
Chúng tôi không hề khuyên ai làm vậy. Mặc dù bạn có thể không gặp vấn đề gì khi đầu tư 100 đô la vào ChatGPT, nhưng bạn sẽ không bao giờ thấy JP Morgan làm vậy. Chưa đâu.
