来自俄克拉荷马州农村的一名高中生做了华尔街的算法未能做到的事：他让ChatGPT用100美元肆意操作，并看着它以巨大的优势跑赢市场。
内森·史密斯的实验四周前开始，前提很简单——让ChatGPT完全控制一个小型微盘股票组合，看看会发生什么。
结果？获得了23.8%的回报率，而罗素2000指数和生物科技ETF XBI分别仅上涨了3.9%和3.5%。
"我在观看YouTube时，经常看到关于某个AI选股的广告：'（广告说）我们将交易算法喂给纽交所的所有股票云云……'"史密斯告诉Decrypt。"然后我开始做一些研究，惊讶地发现之前没有人尝试过由大语言模型完全主导的投资组合。"
设置听起来很简单。史密斯给ChatGPT明确的任务：仅使用市值低于3亿美元的美国上市微盘股票全股份，建立尽可能强大的股票组合。目标很直接——从2025年6月27日到12月27日产生最大回报。
与其他交易算法不同的是，这个系统具有完全的自主权。
"AI负责处理所有事情。仓位规模、止损等都不是我的决定，"史密斯在电子邮件中告诉Decrypt。唯一的人工干预是在ChatGPT自相矛盾时——这是他承认的系统缺陷之一。
史密斯最近计算了专业交易员痴迷的风险指标。
他的夏普比率为0.9413，表明高风险，而索提诺比率为2.0021，表明在有限的下行风险下有强劲的上行收益。作为参考，夏普比率高于1.0通常被认为是好的，低于1.0则表明回报可能无法证明风险是合理的。
这个聊天机器人是完全开源的，可在史密斯的GitHub仓库上获得，没有Diamond Hands（钻石手），大多数时候似乎相当客观。
ChatGPT的操作之一涉及CADL，这只股票产生了大约50%的投资组合利润。
"它毫不犹豫地卖出了CADL，"史密斯说。"我认为它明智地知道在微盘领域，所有收益都可能瞬间被抹杀。没有多少对冲基金能做出如此果断的举动。"
史密斯的系统仅运行了一个月，这还不足以进行回测或以高置信度进行评估，但到目前为止的积极结果很有希望。
这个实验背后的技术基础比使用典型聊天机器人稍微复杂一些，但只要有一点奉献精神，仍然很容易实施。
史密斯构建了五个主要功能：新选股的手动买卖、用于跟踪交易的投资组合处理、使用雅虎财经数据生成每日结果，以及用于可视化相对标普500的表现的图表生成。
"说实话，设置很简单，"他说，描述了一个从雅虎财经API中提取基准价格到Panda数据框架进行分析的系统。
ChatGPT每周选择一次股票，始终保持在3亿美元的市值限制之下，而史密斯执行交易并记录结果。
这位来自俄克拉荷马州小镇的少年几乎是偶然发现了自己的热情。"我以前编码过一点（正在学习哈佛的在线CS50课程），但使用C语言并不让我感到兴奋（愚蠢的段错误）"，他告诉Decrypt。"暑假期间，我发现了量化金融和Python的美妙，并且深深地爱上了它。"
哦，现在的高中生都在做些什么。
过去一年有近1000次GitHub提交，并在他的新闻通讯上有相当数量的关注者，史密斯已经投身于量化金融领域。他计划在12月结束后将实验延长到一整年，尽管他承认平衡ACT学习和自学AP心理学将是一个挑战。
"我真的认为我找到了生命中的热情，希望将来能将此作为一份真正的工作，"史密斯说。
