证券研究报告
[Table_Title]
专题研究报告
2023 年 2 月 8 日
机器学习在投资中的应用（ChatGPT）
报告要点： 主要数据[Table_Index]：
用 ChatGPT 撰写机器学习白皮书 上证综指： 3248.09
本文展示使用ChatGPT 撰写专业领域报告的效果，阐述机器学习在金融投资深圳成指： 11926.88
领域的应用。我们发现，ChatGPT理解语义的能力十分出色，能较为精准地 沪深 300：4094.23
捕捉提问中的关键信息，并在数据库中快速搜索相关答案，以自然语言输出回 中小盘指： 4208.93
答。对于 ChatGPT 给出的多数回答，无需人工干预，能较好地辅助分析师完 创业板指： 2537.97
成工作，即使是部分垂直领域，也能提供助力。此外 ChatGPT 也能提供一些
主要市场走势图[Table_PicStock ]
代码的范式案例，指出代码中的部分问题并修正 Debug，提高代码书写效率。
上证50上证180 沪深300
在客观问题方面，ChatGPT 已表现出较强的应对能力；而在涉及到主观评价深证100R 中小综指
的问题，ChatGPT的能力仍有待提高。尽管当前的数据量还不够完善，训练3%
-3%
集暂时无法做到面面俱到，但其相对常规搜索引擎的优势明显。ChatGPT 可
-8%
以快速地收集信息并组织成合理的语言用于解答，人机交互方面的智能化程 -14%
度有了很大的提升。因此，ChatGPT 的技术在一些需要在互联网或数据库中 -20%
收集整理信息，并快速组织成语言且追求交互体验的场景中比较适用，比如搜-26%
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索引擎、电商客服、智能音箱、教育等。 22-10-8
资料来源：Wind
我们通过与ChatGPT 对话，将其关于量化交易与机器学习的解答组织成了白相关研究报告[Table_Report]
皮书供读者参考。本文正文均来自于 ChatGPT 的回复，我们对正文文本不做
修改。
报告作者[Table_Author ]
风险提示
分析师 朱定豪
本报告正文由ChatGPT 生成，数据仅供参考，不构成投资建议。
执业证书编号 S0020521120002
邮箱 zhudinghao@gyzq
电话 021-51097188
联系人 张啸宇
邮箱 zhangxiaoyu@gyzq
请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 / 18
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内容目录
1. ChatGPT 的应用与反思 .............. 4
2. 量化交易 ................. 4
3. 机器学习 ................. 5
3.1 机器学习的类型 .............. 5
3.2 机器学习在金融领域的应用 ......... 6
3.3 基本机器学习工具 ................. 6
3.3.1 无监督学习........... 6
3.3.2 监督学习 .............. 8
4. 机器学习在量化交易中的应用 .......... 13
4.1 如何利用机器学习来改进交易策略？ ....... 13
4.2 机器学习在量化交易中的应用实例 .......... 13
4.3 在交易中使用机器学习的挑战和局限性 .......... 13
5. 机器学习中的数据预处理和特征工程 ............. 14
5.1 数据预处理 ............ 14
5.2 特征工程 ............... 14
5.3 常见的特征归一化技术 ............... 14
5.3.1 Min-Max ............. 14
5.3.2 Z-score .............. 15
6. 使用机器学习构建投资组合 .............. 16
6.1 交易的模型选择 ............ 16
6.2 量化策略的模型回测 ........... 16
6.2.1 回溯测试过程 ............ 16
6.2.2 评价指标 ............ 16
7. 机器学习与量化交易的未来方向 ............. 17
8. 风险提示 ............... 17
图表目录
图 1：线性回归的实现代码 ................ 8
图 2：树模型的实现代码 ............. 9
请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 / 18
图 3：随机森林的实现代码 .............. 10
图 4：梯度提升树的实现代码 ........... 11
图 5：图形神经网络的实现代码 .............. 12
图 6：Min-Max 归一化实现代码 ............. 15
图 7：Z-score 归一化实现代码 ............... 15
请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 / 18
1. ChatGPT的应用与反思
本文展示使用 ChatGPT 撰写专业领域报告的效果，阐述机器学习在金融投资领域的
应用。我们发现，ChatGPT 理解语义的能力十分出色，能较为精准地捕捉提问中的
关键信息，并在数据库中快速搜索相关答案，以自然语言输出回答。对于 ChatGPT
给出的多数回答，无需人工干预，能较好地辅助分析师完成工作，即使是部分垂直领
域，也能提供助力。此外ChatGPT 也能提供一些代码的范式案例，指出代码中的部
分问题并修正 Debug，提高代码书写效率。
在客观问题方面，ChatGPT 已表现出较强的应对能力；而在涉及到主观评价的问题，
ChatGPT 的能力仍有待提高。尽管当前的数据量还不够完善，训练集暂时无法做到
面面俱到，但其相对常规搜索引擎的优势明显。ChatGPT 可以快速地收集信息并组
织成合理的语言用于解答，人机交互方面的智能化程度有了很大的提升。因此，
ChatGPT 的技术在一些需要在互联网或数据库中收集整理信息，并快速组织成语言
且追求交互体验的场景中比较适用，比如搜索引擎、电商客服、智能音箱、教育等。
我们通过与ChatGPT 对话，将其关于量化交易与机器学习的解答组织成了白皮书供
读者参考。以下正文均来自于 ChatGPT 的回复，我们对正文文本不做修改。
2. 量化交易
量化交易（Quantitative Trading）是指使用数学模型、算法和大量数据进行交易的一
种方法。其特点是通过对市场数据的深入分析，以科学的方法预测市场走势，并自动
执行交易指令。量化交易通常在证券、外汇、期货等市场中使用，并在投资界被广泛
应用。量化交易起源于 20 世纪 60 年代，当时科学家和数学家开始使用计算机程序
来分析市场数据，并使用数学模型来决策交易。随着计算机技术的不断发展，量化交
易逐渐得到了广泛的应用，并成为当今的金融市场中的一个重要组成部分。量化交易
现在被广泛应用于证券、外汇、商品等多个市场，并通过使用大量数据和复杂的数学
模型，以决策交易。
量化交易策略可以分为以下几类：
① 趋势跟踪：基于市场的趋势运动，通过数学模型预测市场走势，并买入或卖出相
关证券。
② 高频交易：通过高速的计算能力和交易系统，在极短的时间内快速买入和卖出证
券，以获取价差。
③ 价值投资：通过分析公司的财务报表、经营情况等因素，寻找价值被低估的证券，
并长期持有。
④ 套利：利用市场中的价格差异，通过同时买入和卖出不同的证券或市场，以获取
套利收益。
⑤ 风险管理：通过数学模型评估市场风险，并采取相应的对策，以确保投资安全。
全 球 顶 尖 的 量 化 对 冲 基 金 公 司 包 括Renaissance Technologies 、 Bridgewater
Associates、Millennium Management、Two Sigma Investments、Point72 Asset
请务必阅读正文之后的免责条款部分 4 / 18