有连云2024年11月13日发布:A股行情让我悟了ChatGPT无益于理性投资

这标题看似毫无逻辑的, 且听我慢慢道来.先列几个事实与假设:

年初大A、港股非理性下跌,最近强力反弹.

美元降息预期又似提前.

更强的ChatGPT5今年即将面世.

基本面没变, 变的一直是人心

前段时间, 做多AI、做多日本、做空中国成为最赚钱的策略. 可这几周有些反转, 是基本面变了吗?

美元的通胀解决了吗?没有.

中国基本面有巨大的变化吗?没有.

ChatGPT等AI技术还在不断给人们惊喜.

日本不用单论,看美国的需求.

资产价值来自资产未来现金流折现，也有黄金类的资产本身不产生现金流。基本面没有啥变，也就是未来现金流也应变化不大, 交易的都是投资者预期, 这样的行情只能说人们的预期变了。

前几天的巴菲特股东大会还是如往年一样，能收获满满的价值投资理念。其中有句话印象深刻：基本原则还是格雷厄姆的哲学，你需要把资金放在更好的地方。这也是为什么巴菲特一直以来拥有像美国运通和可口可乐、苹果这样有出色的业务的公司。想起前些日子朋友圈的经典投资配置问题：

5年内，以下这些哪一个最值钱，哪一个最不值钱?

一、30手贵州茅台股票，当前价值500万人民币。

二、12个比特币，当前价值500万人民币。

三、10公斤黄金，当前价值500万人民币

四、1000股英伟达股票，当前价值500多万人民

五、2000股微软股票，当前价值500多万人民币

六、北京和上海核心的小户型一套，当前价值500万元。

七、50个经典款的LV包，当前价值500万元

相对现金，你更愿意配置什么资产？其中股票和房产还有未来现金流，其他的就是预期和信念了。

定价是斗争的结果

24年1月底, 面对-25%的损失, 李蓓大佬写文章安抚投资人, 并给大A打气.

驱动中国股票牛市的2个理由：

1，名义GDP拐头，价格向上，估计还要等几个季度（最快1个季度，慢的话也许要3，4个季度）。

2，低利率，低信用利差，去非标化环境下的资产荒背景下，极度低估的股票资产有望吸引长期配置类资金，这一点依然成立。

名义GDP拐头之前，市场能得到低估值和资产荒的支撑，难以大跌，但也难以进入牛市主升浪。

李蓓，公众号：半夏投资准备好打持久战，但依然不怀疑国运文章中还解释为什么左侧买入了10%地产股和建材股，并止损。前几日, 地产股反弹, 比她的期盼晚了几个月. 4月8日，摩根大通CEO杰米•戴蒙(Jamie Dimon) 在股东年度信中表示，美国通胀可能比市场预期的“更具粘性”。他警告称，由于政府支出过高，美国的通胀和利率可能仍高于市场预期。预测美联储最高可能将利率上调至8%。才几日过去, 降息预期就又变了. 或者说世界经济中最关键的变量美联储联邦基金利率, 还在美国各权力集团的斗争过程中. “独立的”美联储将远远的拿着探讨灯观察着市场, 依据那么几个月度、季度指标:通胀、充分就业等决定全世界运行最重要的参数, 但不要忘了, 美联储也是为美国政府政策服务的. 现代的经济学基本假设就是市场是公平的、理性的, 金钱是中性的。却没说这公平是斗争和妥协的结果，经济学中探讨的都是理想中的市场，而现实世界大部分市场并不都处于这理想状态。https://www.waterworksofmoney.com/ 在马克斯·韦伯、亚当·斯密对市场最初的讨论中,市场是解决封建制度一些问题的方案，是保障参加者自愿达成协议的制度, 保障自由的讨价还价和竞争, 在地区之间不安全的时代, 这种制度首先是保障市场的和平。市场和平的保障恰如国际法方式的战争习惯法一样, 起初一般是交由神的力量去承担。市场的和平往往置于某一个寺庙的保护之下,而且这种保护和平一般进而变为当地的首领和王公收取费用的源泉。古代和中世纪那时, 只有当他面对着势均力敌的对手, 在不得已的情况下,才诉诸和平的讨价还价, 或者为了不危及将来的交换机会，和平交易才是首选。自愿的、纯粹经济上合理的交换是市场有效性的目标。在这割裂的世界中, 市场中的斗争已是最和平的斗争.ChatGPT被高估? 最近AI相关投资标的表现, 看起来是人们对新技术高估的担心. OpenAI CEO Sam Altman在斯坦福演讲中表示：GPT5在人类历史中，这绝对是最令人瞩目的事件之一。我们现在就能预见到，并且以高度的科学确定性说，GPT5会比GPT4聪明得多，而GPT6则会比GPT5智慧程度更高，而且我们还远未触及这个智能极限。 他还提到目前很多创业公司在修补ChatGPT的缺陷，其实这是在赌大模型不会变的更好，但GPT5、GPT6会让这样的工作没有意义。之前还看到OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 的一个访谈，如果模型能够很好地预测下一个词，也就是说大模型有能力预测一个并不存在的、理想中的、全能的“神”的下一个词, 那不就意味着新“神”的诞生吗? 看似再怎么高估ChatGPT对人类社会的影响都不为过. 但市场中的价格是斗争的结果, 智慧如神也没有用. 2400年前, 全世界最智慧的人苏格拉底就被他爱的城邦判了死刑. 不论如何, 市场定价是人世间的斗争结果, ChatGPT并不具备优势. 接下来，我们从ChatGPT方法论说起。ChatGPT方法论 ChatGPT无法胜任金融投资这类长链路、跨期决策问题是由其训练数据、方法论决定的。ChatGPT方法论简化并统一的问题形式, 从而更好的利用了更大范围的人类数据.当输入特定问题作为提示（Prompt），模型尝试匹配已提供的上下文，根据已学习的人类知识去做文本补全。而且因为ChatGPT也是人工智能生成内容模型（AIGC，AI Generated Content），需要通过序列对抗网络生产大量样本数据进而进一步优化模型。当最终模型在输入输出形式上和生成的问题保持一致，这样理解和生成任务在表现形式就实现了完全的统一，更有利于生成内容模型数据生产与优化。 为了进一步保持问题一致，ChatGPT使用思维链（Chain of Thought Prompting，CoT）技术将复杂问题问题分解为多个单独的中间问题。这是逐步推理过程而不是传统的直接端到端学习，多了中间的一系列中间步骤，在执行每个子步骤的时候和大模型进行交互，得到子步骤的答案，并按照流程不断执行，直到输出最终答案。这也是和上述简化并统一的问题形式是一致的。 ChatGPT是对更大范围数据更有效利用的方案.人类受限于自身存储、计算能力，无法探索图像，文字表达的全部空间，而机器可以，再根据人类的偏好，构建人类感兴趣的、合理的大集合, 自然能在一些领域代替人类智力劳动。但对开放环境、跨期、长链路决策并不具备优势。巧了，金融投资就是这样场景的问题，并没有足够的数据支持训练。有人会说，高频中大量训练数据，所有量化中一直都有用机器学习。只是巴菲特那样的价值投资者，数据只是辅助，决策也不会依靠模型。AI Agent等框架技术将大模型应用到金融投资领域，本身也是工程实时，并不是端到端的模型训练方案，为什么不能端到端训练，还是因为数据、领域问题不支持。 大模型也是工程的胜利，算法只占其中小部分功劳。OpenAI一个小团队就能做出Sora也是同样的逻辑。统一问题形式，只需要很少的人处理数据以及实现算法。大量训练数据与计算资源就能大力出奇迹。ChatGPT助推的是工具理性, 而不是价值理性眼光长远是理性的，但也是苦闷的。 ---- 罗素 马克斯·韦伯讨论“资本主义精神”, 是指市场参与者持续不断的、理性的经营来追求利润。他认为人的理性可以区分成两种不同类型，一种叫工具理性（instrumental rationality），一种叫价值理性(value rationality)。工具理性作用是找到做事的手段，就是一件事怎么做才是最有效的。工具理性的关键就在于“计算”：针对确定的目标，计算成本和收益，找到最优化的手段。工具理性不关心目的，只关心达成目的的手段是不是最优的. 数据、模型、算法提升人类的工具理性是毋庸置疑的, ChatGPT只是这条道路的延续. 红杉资本举办 Al Ascent 2024 大会，认为AI将是个几十万亿美元的市场。 在过去一百年，电动马达，无处不在，融入到日常生活、工作中。即使我们断言AI必然将如马达一样无处不在, 助推工具理性, 能支撑几十万亿美元的市场吗? 如果只这样可满足不了OpenAI、大厂以及VC们的胃口, 也不足以支持几十万亿美元规模市值。因为像马达一样作为工具, 并不占据核心地位影响价值分配. 什么是核心价值分配:在领域中代替高级劳动者, 变革领域流程.大模型能替代核心岗位? 能代替的一定是理性决策的岗位.一个岗位只有分析能力、决策能力等等可被量化的能力, 能叫人类社会的关键岗位吗? 窃以为这完全忽略了我们是在市场经济中,是基于现有资源分配的交换逻辑.To-C占领人们的注意力影响人们消费等决策在这次北京车展上，人们惊讶发现车模不再是流量密码，各家CEO纷纷跟随雷神亲自上场，卷起来。在算法掌控流量分配的时代，普通大众能够为自己发声，大众自我意识觉醒，在抖音、B站、小红书上你可以轻易看到各阶层生活,下层阶级不再必然模仿上层阶级。不再是“君子之德风，小人之德草”的时代. 大模型能占领人们注意力吗? 十几年前,Facebook最早期数据科学家Jeff Hammerbacher当时就感慨:我们这一代最聪明的人竟然都在这里思考着怎样让人们去大量地点击广告。这个感慨在大模型时代只是换了个锤子. ChatGPT应用来说最赚的场景之一永远是做转化. 价值理性(value rationality)决定于对某种包含在特定行为方式中的内在价值的信仰，无论该价值是伦理的、美学的、宗教的还是其他的什么东西，只追求这种行为本身，而不管其成败与否. 23年10月,李蓓大佬的文章《美元黄昏(一)》论述了美国财政将面临实质性收缩，美国经济将出现较深的衰退，美债利率将会大幅下行, 美元将进入贬值周期, 而人民币、大A股将进入牛市. 在笔者23年5月的文章也写到:

货币持续超发，美元加息周期时还有一致方向，一旦回到宽松周期，就扑向主观认为未来更有价值的资产、商品、服务；当美元的全球地位被撼动，还有什么主观价值不能改变。

全世界存量财富寻找新利润，那么多存量资产扑向一个流动加快的价值体系，想想就刺激。

袁峻峰，公众号：FIN AI 探索ChatGPT之后的世界序言：叠加的变革 这些都是基于价值理性的判断, 金融投资中的预期更多是基于价值理性。ChatGPT助推工具理性, 能影响价值判断, 但并不能代替人类进行价值判断. 所以就有了标题中说的无益于理性. 结论:

大A这几年的毒打, 相对于打工人这几年的遭遇, 只能说同病相怜. 不但35岁被职场嫌弃, 应届生也年年面临最难求职季. 一个人的职业生涯通常都有30-40年, 远比一个经济周期要长. 联想到《杀死那个石家庄人》，描述了90时代变迁带来阵痛时那些被遗忘或者是被抛弃的群体的失落与愤怒。美国民谣《The Idiot》歌词中描述可能是上世纪初一位美国青年告别东部家乡来到西部炼油厂工作，无奈却自豪。经济周期、产业的变迁一直都是生活的一部分, 只是这次技术更多影响智力劳动者.

打工人要想过好一生, 面对的问题也是长链路、跨期决策, 大模型并不具备优势，这也是打工人的价值所在.

作者简介:

袁峻峰，《人工智能为金融投资带来了什么》作者，复旦大学金融学硕士，FRM金融风险管理师，目前就职于国内某大型券商，本文仅代表个人观点,不可作为投资依据。

笔者关注于金融投资领域数字化、智能化，以及ChatGPT、数字货币、WEB3等带来的经济、社会影响等主题，欢迎探讨。

新增一个关注：流量决定价值，投研如何量化？欢迎探讨。

听说有头部私募招募大模型从事策略等研究，感兴趣的可以联系我。