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用AI大模型辅助投资决策

在金融市场赚钱需要对资产的短期或长期潜力形成看法。测试这些观察结果过去需要编程专业知识。但是现在可以用大模型在几分钟内完成财务分析和性能测试的繁重工作。

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在金融市场赚钱需要对资产的短期或长期潜力形成看法。你可以根据历史趋势、股票新闻事件、技术分析或你对市场的任何观察来形成这些看法。

测试这些观察结果过去需要编程专业知识。但是，由于有了大型语言模型，你现在可以在几分钟内完成财务分析和性能测试的繁重工作。本文的目的是向你展示如何做到这一点。

要继续阅读，请单击此链接查看我与帮助我执行此分析的人工智能 (AI) 助手 Aurora 的确切对话。

1、形成假设

除非你正在进行高频交易或套利之类的操作，否则为了成为一名成功的交易者或投资者，你必须对资产未来的长期或短期走势有自己的看法。

例如，如果你决定做多比特币，那是因为你相信它可能会上涨。

做多比特币的交易者认为比特币短期内可能会上涨。这通常受到新闻、地缘政治事件和技术分析的影响（例如，如果比特币本周大幅上涨，下周可能会从历史高点短暂回调）。

同样，投资者认为比特币长期内可能会上涨。他们可能认为比特币是一种通用的价值存储手段，或者它是黄金的数字版本。或者，他们看到比特币在过去 5 年里几乎每年都在上涨，并相信它会在第 6 年再次上涨。

无论情况如何，交易员和投资者对资产的方向都有自己的看法，并买入头寸以从该方向获利。

2、使用AI测试假设

让我们探索如何使用AI快速测试投资假设。

测试 1：市值高的人工智能股票

使用人工智能，我们可以非常快速地测试我们的假设。这是一个例子。

假设我们认为一年市值较高的股票会在明年带来更好的回报。

为了测试这一点，我们可以选取一年内市值排名前 10 的股票，看看它们的价格在明年如何变化。首先，让我们看看按市值排名前 10 的人工智能股票。

2021 年自由现金流最高的 10 只 AI 股票——从 2022 年 3 月 15 日到今天的回测

我们可以看到，投资市值最高的 10 只 AI 股票在 2022 年带来了显着的收益。对于这次回测，我从 4 月 1 日开始，因为 2021 年的部分收益是在 2022 年初报告的。

与投资大盘 (0.41) 相比，该策略的夏普比率 (0.51) 略高。然而，它的最大和平均回撤也略高。

现在，假设我们有另一个假设。如果我们取这些股票的平均自由现金流，并且只投资金额更大的资产会怎样？

测试 2：自由现金流高的 AI 股票

我们的下一个测试将使用 AI 投资自由现金流高于平均水平的股票。首先，我让 Aurora 从这份股票清单中计算平均自由现金流。

众所周知，LLM的数学成绩很差。但实际上，它在这个计算上做得相当不错，这个 Python 脚本验证了这一点。

# Calculating the average free cash flow based on the provided values.

# Given free cash flow values
free_cash_flows = [
    92882841297,   # Apple Inc (AAPL)
    56094517539,   # Microsoft Corporation (MSFT)
    8129295509,    # NVIDIA Corp (NVDA)
    67084695495,   # Alphabet Inc (GOOGL/GOOG)
    -14732395083,  # Amazon.com Inc (AMZN)
    39110197139,   # Meta Platforms Inc (META)
    3509410226,    # Tesla Inc (TSLA)
    11083950347    # Walmart Inc (WMT)
]

# Calculating the sum of the free cash flows
total_free_cash_flow = sum(free_cash_flows)

# Number of stocks (using 8 as specified)
number_of_stocks = 8

# Calculating the average free cash flow
average_free_cash_flow = total_free_cash_flow / number_of_stocks
average_free_cash_flow # = 32895314058.625

接下来，我告诉 AI 查询 2023 年自由现金流大于 32,882,814,059 美元（LLM 的输出）的 AI 股票。