随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT等大型语言模型（LLM）在投资领域的应用逐渐受到关注。本文深入探讨GPT-4模型在股票挑选中的表现，并分析其优势与局限性。
GPT-4相较于前代模型展现出了显著的优势，但仍存在一些基础性问题：
可靠的股票推荐：GPT-4能够提供令人惊讶的可靠股票建议。
实时信息获取：GPT-4可通过互联网浏览最新新闻，使其选股更加及时。
基础分析缺陷：尽管如此，ChatGPT对股票分析仍缺乏深入理解。
今年2月，GPT-3.5版本被用于创建一份包含30只股票的清单。这份清单涵盖了成长型、价值型和空头股票，过去两个月内为投资者带来了7.2%的回报。然而，ChatGPT当时只能获取截至2025年9月的数据，使其表现更多依赖运气而非技巧。此外，AI缺乏风险管理概念，导致某些股票如AMC娱乐在空头挤压下暴涨，使投资者的保证金账户面临风险。
GPT-4的发布标志着AI选股的新阶段：
更直接的答案：相较于GPT-3.5，GPT-4更愿意直接提供股票建议，减少了提示工程的需求。
实时新闻获取：GPT-4可通过互联网浏览最新新闻，使选股更加及时。
减少幻觉：GPT-4更愿意在不确定时听从人类见解，减少了幻觉的产生。
然而，GPT-4仍存在以下问题：
缺乏深度分析：AI无法解释选择某只股票的具体原因，只能重复通用陈述。
忽视估值：ChatGPT无法理解现金流折现（DCF）等基本分析工具。
GPT-4在科技领域推荐了以下公司：
亚马逊（NASDAQ:AMZN）
ASML Holding NV (NASDAQ:ASML)
直觉外科(NASDAQ:ISRG)
Meta Platforms (NASDAQ:MEFA)
Palo Alto Networks (NASDAQ:FANW)
ServiceNow (NYSE:NOW)
这些公司确实具有吸引力，如亚马逊和Meta的股价已大幅下跌，而后者正受益于数字广告支出的复苏。然而，GPT-4无法解释选择这些股票的具体原因，只能根据“大规模客户群”等模糊标准进行推荐。
在其他领域，GPT-4也提供了相对稳健的建议：
能源股：德文能源公司、埃克森公司等低成本碳氢化合物生产商，在长期表现上通常优于竞争对手。
非能源股：H&R Block和Meritage Homes等公司，按历史估值定价，未来有望实现可观增长。
尽管如此，GPT-4仍无法提供深入的投资洞察。
金融业对机器学习在股票交易中的应用并不陌生。高频交易员和量化交易员已普遍使用算法进行决策。ChatGPT作为这一趋势的延伸，通过挖掘互联网上他人撰写的文章，提供投资建议。这种方式在某些情况下具有强大潜力，例如高股价公司可以通过低成本的资金募集支持项目，从而形成良性循环。然而，ChatGPT的洞察力仅基于互联网内容的反刍，缺乏深入分析和独特见解。
在GPT-4被正式纳入对冲基金算法之前，投资者仍需依赖自己的判断做出投资决策。
👉 WildCard 野卡 | 一分钟注册，轻松订阅海外线上服务
关键词：GPT-4, 股票挑选, AI选股, ChatGPT, 投资决策, 量化交易, 风险管理