OpenAI o1 令人震惊的交易策略

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当我第一次尝试新的 OpenAI o1（“草莓”）模型时，我最初并没有留下深刻的印象。与传统的大型语言模型不同，我们可以立即得到响应，而新的 OpenAI 模型需要更长的时间来处理和生成响应——我们可以将这个过程比喻为“思考”。而且，它需要很长时间。

事实上，它花了很长时间，以至于我不得不更新我的应用程序代码，因为我在整个应用程序中不断遇到超时。我不知道新的常态是等待 5 分钟才能得到响应。

但这种想法是值得的。因为我创建了一个算法交易策略，其表现远远优于市场。

我是在第一次尝试时偶然做到的。我很震惊。

1、我如何使用 LLM 创建算法交易策略

首先，让我们谈谈我如何使用草莓创建算法交易策略。

我构建了我的算法交易平台 NexusTrade 以与任何大型语言模型配合使用。虽然后端允许它与 Gemini、Llama 等开源模型和其他 LLM 一起工作，但前端目前仅支持 OpenAI 和 Anthropic 模型。

它的工作方式是一个多步骤的过程。

• 发送请求：用户的消息被发送到服务器
• 分类请求：从提示列表中，例如“AI 股票筛选器提示”、“创建投资组合提示”和“分析基本面”提示，模型确定最相关的提示来处理请求
• 转发到提示：将消息发送到最相关的提示并获得响应
• 后处理响应：根据提示，我们将执行其他操作。例如，使用“AI 股票筛选器提示”提示，我们将生成一个 SQL 查询，然后在后处理步骤中，我们将对数据库执行查询。

当模型解读出用户想要创建交易策略时，它会创建一个“提示链”。

首先，我们创建投资组合的大纲，包括其名称、初始值和策略描述。

然后，根据策略描述，我们创建策略大纲。这包括策略名称、操作（“买入”或“卖出”）、我们想要购买的资产、金额（例如，您购买力的 10% 或 100 股）以及我们想要执行操作的时间描述。

最后，我们对条件重复此过程，并将描述转换为可以通过 NexusTrade 的回测和实时交易功能解释的条件。

此过程使我们能够使用 AI 创建投资组合。

现在，在 OpenAI 的草莓模型出现之前，AI 非常字面化。它会创建您要求的内容，但它不太擅长产生自己的想法。用户有责任充分表达他们想要什么并反复思考他们的想法。

这就是为什么当我看到这个新模型在第一次尝试时就创造了一个高利润的交易策略时我感到震惊。

2、“思考”在制定算法交易策略时带来的不同

为了说明这有多么疯狂，我将使用完全相同的提示来创建两个投资组合。第一个投资组合将由 GPT-4 创建。第二个投资组合将使用 GPT-o1-mini 创建。我用来创建这些投资组合的提示没有区别。

2.1 使用 GPT-4 创建投资组合

为了创建投资组合，我去了 AI 聊天室并说了以下内容：

我：创建一个名为 Omni 的投资组合，初始价值为 10,000 美元
Aurora：您想在名为“Omni”的投资组合中实施什么策略？例如，您可以指定购买或出售特定股票或加密货币的条件。
我：我想要一个 TQQQ 上的 SMA 交叉策略。我想要一个获利策略，但没有止损——我对长期技术持乐观态度，不想止损。我还想分散我的购买，而不是一次全押。

这是我第一次尝试时使用 GPT-4 创建的投资组合 ：

我们可以看到，这……不太好。百分比回报率比持有 SPY 差很多，风险调整后的回报率也差很多，而且它进行了大量交易（这在现实生活中会产生税收影响，进一步降低您的实际实现利润）。

相比之下，这是我用新的草莓模型创建的投资组合。

2.2 使用 GPT-o1 创建的出色投资组合

创建此投资组合的过程完全相同。这两个请求之间的唯一区别是我使用了更强大的模型。

但结果却非常出色。

这个投资组合好得令人难以置信。该策略在几乎所有可以想象到的方面都优于市场。

• 百分比变化比持有 SPY 高 3 倍，为 268%
• 夏普比率高得多，为 0.71，而持有 SPY 的夏普比率为 0.51
• 最大回撤为 37%，而持有 SPY 的回撤为 34%
• 但是，平均回撤却少了一点，为 4.35%，而持有 SPY 的平均回撤接近 7%

这真是……太神奇了。它不仅利润大幅增加，而且风险更小？这太神奇了。

3、对这些结果的更深入讨论

第一次看到这些结果后，我惊呆了，决定进行一些挖掘——这个模型在做什么而 GPT-4 没有做的？

我发现了这个关键的细节：在为这个策略生成卖出条件时，如果头寸上涨哪怕一点点，也就是 0.15%，GPT-4 就会卖出。

相比之下，如果股票 14 天平均价格上涨 15% 或更多，OpenAI 的草莓模型创建的投资组合就会卖出。

我想 GPT-4 创建的模型只是卖得太早了。我对使用 GPT-4 创建的投资组合做了一些小调整。

最终，这个投资组合也取得了超越市场的出色回报。

显然，o1-mini 模型更好地理解了如何为我的应用创建有效的投资组合，而无需迭代。相比之下，GPT-4 模型需要专家用户的更多帮助。最后，这两个投资组合都获得了超越市场的出色回报。

4、此实验的后续步骤

目前，这些结果纯粹是回测结果——它们显示了如果我们过去部署了这个投资组合会发生什么。这很有用，但还不够。我们需要看看如果我们现在部署这些投资组合会发生什么。

因此，我正在将这些策略实时部署到市场上，并监控它们未来的表现。

在 NexusTrade 中，部署算法交易策略只需单击一下按钮即可。在接下来的几周内，我将对 AI 进行测试——它真的可以创建有利可图的交易策略吗，还是在回测期间只是运气好而已。

只有时间才能证明一切。

5、结束语

人工智能将彻底改变每个行业，金融也不例外。这个实验证明，人工智能至少可以帮助增强你的交易决策。现在就断定纯人工智能生成的投资组合本质上更胜一筹还为时过早，但这个实验的惊人之处在于，这些投资组合是在几分钟内生成的。

本文表明，OpenAI 的两种语言模型都可以创建高利润的算法交易策略。o1 模型无需任何人工干预即可做到这一点，而 GPT-4 模型则需要人类专家的帮助。最终，这两种模型的回测回报都远远超过了标准普尔 500 指数。

但这些回测结果还不够。在接下来的几周里，我们将看到人工智能生成的投资组合的实际效果。我很高兴看到这项技术的发展方向。

请继续关注结果——这可能会改变算法交易的游戏规则。

原文链接：I used OpenAI’s o1 model to develop a trading strategy. It is DESTROYING the market

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