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一名来自俄克拉荷马州农村的高中生，以100美元本金启动一项颠覆性实验：让ChatGPT完全掌控微型股投资组合。短短四周后，其投资组合收益率达23.8%，远超罗素2000指数3.9%和生物技术ETF XBI 3.5%的涨幅。
该实验的核心在于设定明确规则：仅投资市值低于3亿美元的美国上市微型股，由ChatGPT每周自主选股并决定买卖时机。整个过程无需人工干预，包括仓位调整与止损决策，唯一例外是当模型出现逻辑矛盾时进行手动修正。
数据显示，该投资组合的夏普比率为0.9413，索提诺比率为2.0021，表明其单位风险带来的收益表现优异，具备较强的风险调整能力。这在传统算法难以驾驭的高波动性微型股市场中尤为突出。
尽管看似简单，但系统背后依赖一套完整的自动化流程。史密斯利用Python与雅虎财经API对接，构建了五大核心功能：自动读取股价数据、生成每日投资组合报告、可视化对比标普500走势、记录交易日志以及执行买卖指令。
该系统部署于其GitHub仓库，代码开源透明，无隐藏逻辑或“钻石指针”等误导性设计。其中，计算机辅助学习语言（CADL）股票贡献了约50%的投资回报，而系统果断清仓操作也被认为是关键制胜点。
这位年仅17岁的少年此前接触过C语言编程，但因频繁出现分段错误而感到挫败。直到接触量化金融与Python后，他才真正找到兴趣所在。目前他在GitHub上已提交近1000份代码，并拥有大量关注者。
他表示：“我已确认这是我的人生激情，未来希望将其作为职业方向。”尽管面临ACT考试与AP心理学自学的压力，他仍计划将实验周期延长至一年，持续追踪长期表现。
这一案例不仅验证了大型语言模型在投资决策中的可行性，也标志着新一代投资者正借助低门槛工具重新定义市场参与方式。随着人工智能与编程教育普及，普通人亦可挑战传统金融壁垒，推动市场趋势向更去中心化、智能化演进。
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