使用ChatGPT开发股票量化策略

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【本文只分享策略的原理，不推荐实盘交易】

TL;DR

使用chatGPT可以提高编写策略的效力。但对不了解量化或编程的人来讲，只使用chatGPT难以开发一个可实盘的量化策略

环境准备

1. joinquant的账号（注册地址）

2. ChatGPT账号（注册地址）[本次使用的是chatGPT4，chatGPT3.5也能够]

策略

本次要实现策略来源于德邦证券的一篇研报《金工小市值专题之一：小市值策略初探》。根据研报的描写，小市值策略的投资逻辑主要有以下四点

1. 范围溢价：通过统计发现，中国A股市场中，公司范围和股票风险溢价存在负相关关系^[1]；

2. 卖空限制：由于中国股市没有完善的卖空机制，致使在一定时间范围内，股票的价格会更容易被毛病定价；

3. 投资者结构：中国股市中散户比例比较高，而散户对小市值股票会更加关注；

4. **壳价值**^[2]：由于中国股市IPO采取的是核准制，上市的本钱和要求都比较严格，因此一些公司会选择借壳上市，而借的这个壳，通常为会选择收购一些小市值的上市公司；

原始小市值策略也比较简单，即从基础股票池中挑选出流通市值最小的100只股票进行买入。如果持有的股票不在这100只股票里，则卖出。每月调仓一次。基础股票池的条件为：

1. 股票上市满1年；

2. 不属于ST、*ST的股票；

3. 股票换仓日尾盘非涨停；

4. 非注册制、非北交所的股票；

开发流程

其实也没有甚么好说的，毕竟chatGPT比较智能，就直接把你的需求跟他说就好，你能说的越具体（prompt工程），他写的代码就可以越正确。比如在描写策略的时候，对话是

现在我需要在joinquant平台上面实现一个量化策略，具体描写以下:

交易市场: 中国A股市场

策略逻辑: 根据以下条件挑选出股票候选池：1.排除 ST 股、*ST 股；2. 排除北交所股票；3. 排除上市不满 20 日的次新股票。然后从候选池当选取流通市值最小的100只股票作为交易候选池。如果持有的股票不在交易候选池中则卖出。如果交易候选池的股票没有持有，则使用可用资金平均进行买入

调仓频率: 每月的首个交易日

第一部份对话 - 背景设定

第一部份对话是为了确认chatGPT会不会有joinquant平台开发的背景知识，它给了我一个示例策略的代码。不过这份代码在joinquant上面运行的时候是报错的。毛病的缘由是chatGPT编造了一个joinquant平台下单的API：order_target_percent，虽然把毛病信息给到chatGPT后，它能辨认出毛病的缘由，但是给出来新代码依然是毛病的。

这个时候就需要提供更多的信息，可以直接从joinquant平台上面找到下单的接口文档然后贴进去。这次chatGPT能够辨认出需要的下单函数，并且给出可运行的代码。

第二部份对话 - 策略开发

第二部份对话开始开发小市值策略，chatGPT根据之前的描写给出了对应的代码，从结构上来看是正确的。但是遇到的问题和之前是一样的，chatGPT依然会编造各种API，致使了报错，处理的方式和之前一样

终究chatGPT给出了在joinquant平台上面一个可运行的策略代码（代码地址）。整体逻辑和描写的基本一致，但是有些细微的地方实现还有问题，具体为：

1. 逻辑毛病：get_stock_pool函数只取了100只股票来作为候选池，实际上应当取所有满足条件的股票；

2. 未来函数：使用了get_price函数在开盘时间点来获得当天的数据，这个在当前策略下不会影响到回测结果，但是该策略是没法实盘运行。并且chatGPT未能辨认这个问题；

策略表现

总结

亮点：

1. 将自然语言转变成代码：能根据需求的文字描写生成代码

2. 纠错：贴出报错信息后能够找到报错的缘由和改正代码，和开发时候的debug有点像

3. 接受上下文信息：不是简单的一问一答的方式

4. 支持中文

缺点：

1. 领域知识缺失：由于chatGPT是通用领域的模型，对特定的领域知识，需要额外训练

2. 无中生有：受第一点的影响，常常编各种不存在API

3. 回答生成的内容有长度限制，如果代码太长就得分成好几段输出

4. chatGPT4限制3小时25个对话。。。。。

优化思路：

1. 借助langchain^[3]框架

2. 利用openai平台提供的fine-tuning API^[4]

参考资料

[1]

崔劲,殷霞,豁秋菊: CAPM模型在中国资本市场的改进研究——基于范围溢价的实证分析.

[2]

屈源育,沈涛,吴卫星: 上市公司壳价值与资源配置效力

[3]

langchain: https://github.com/hwchase17/langchain

[4]

fine-tuning: https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning

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