AI选股热潮：17岁少年24%回报引爆Reddit，华尔街却警告风险

当17岁的纳森·史密斯向ChatGPT驱动的交易机器人提交微型股投资组合时，其在四周内实现了23.8%的增长，超越罗素2000指数，迅速成为r/wallstreetbets社区的焦点人物。这一事件不仅标志着个人投资者借助AI实现超额收益的可能性，也揭示了人工智能在金融领域的快速渗透。 史密斯的成功源于他公开分享代码至GitHub，使任何人都可复制、改进或测试其策略，这种透明性使其区别于众多无法验证的Reddit炒作帖。然而，尽管互联网上充斥着关于AI交易“完美胜率”的传言，多数案例缺乏真实交易日志或财务凭证，存在夸大成分。 与此同时，华尔街正悄然推进AI深度整合。摩根大通推出名为LLM套件的内部工具，支持员工解析政策文件、生成投资主题篮子；高盛的GS AI助手基于自研LLaMA模型，已覆盖1万台终端，提升研究与编码效率高达20%。桥水基金利用Claude编写代码、生成图表并总结财报，挪威主权基金则用其监控9000家公司新闻流，每年节省超21万分析师工时。 此外，3Commas、Kryll、Pionex等平台已集成ChatGPT实现自动化交易，老虎证券更在2025年2月将DeepSeek-R1模型接入TigerGPT，增强市场研判能力。国金证券、汇添富基金等至少20家机构亦采用该模型进行风险评估与策略制定。 尽管技术进展迅猛，专家普遍提醒：当前生成式AI在价格预测方面表现不佳，仅适合辅助工作。曼氏集团首席信息官指出，虽然AI可协助基本面分析，但对数值预测帮助有限，且存在幻觉与误导风险。哈佛商学院与BCG联合研究显示，使用GPT-4的用户表现反而比避开AI者低23%，凸显过度依赖的隐患。 Balyasny合伙人强调，现有模型缺乏“现实世界基础”与投资判断力，更适合担任研究助理而非基金经理。更关键的是，模型越强大，其谎言越可信，纠错机制越薄弱。因此，主流机构坚持对所有AI信号实施全程人工审计。 BookWatch创始人表示，当前对齐机制不足以防止模型隐藏错误推理路径，必须引入迭代式人工反馈与自适应奖励函数才能改善。即使是最先进的AI如GPT-4o，也承认自身局限——成功依赖盈利策略、风险管理与扩展能力，而非单一工具。 对于普通投资者而言，探索非完全自动化的人工智能辅助分析仍具趣味性。比特之家推出的Degen投资组合分析器结合基本面、情绪与技术指标，提供个性化风险评估；其个人理财顾问prompt亦能识别集中敞口与货币错配，并生成再平衡建议，模拟机构级决策流程。 这些提示均已开源至GitHub，供公众参考。但正如史密斯实验所示，让AI完全掌控账户虽刺激，却极不推荐。毕竟，你可能只愿拿100美元试错，而摩根大通绝不会如此冒险——至少目前不会。 人工智能能否真正胜任金融决策？答案尚未揭晓。但可以确定的是，这场由散户点燃、机构跟进的变革，正深刻重塑市场趋势与交易逻辑。