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2734.人类做投研,如何能战胜AI大模型?


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欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫人类做投研,如何能战胜AI大模型?来自围棋投研。

2024年及以后的投研,和之前几年的投研,有个最大区别就是AI大模型。

AI大模型的发展远超想象,尤其是经历过字节豆包的发布现场,更是被震撼,一秒钟能生成多张海报、一分钟能生成一段视频,我相信各家单位“宣传委员”看到都一身冷汗吧。

文字类工作会稍微复杂一些,别看所有大模型都是以文字对话为起点,但这个事情就有点像“制造业”:

门槛并不高,想造电池和造机器人都不难,稍微有点底子和资本,弄个样品出来都没问题,但如果要大规模量产,要保证良率和长期质量,就会非常难。

对于AI而言,简单对话并不难,搜索信息也不难,难的是找到最精准的那个答案。有些大模型答出来就是你想要的,还有理有据;有些大模型就是牛头不对马嘴,还整挺自信。

做投研工作,有很大部分工作内容就是和文字打交道。虽然现在AI大模型在文字方面还有改进空间,但依然要居安思危,整个周末我都在思考:以后研究员和基金经理要怎么样才能战胜AI,不至于面临失业呢?

大概有想到三个方面,我想对于普通投资者或许也能受用,至少能帮助大家去选择好的基金经理和研究团队,就给球友们略作分享。

一、要有自己的逻辑推理

不知道大家平时研报看得多不多,我基本是每晚都要过一遍券商报告,因此算是有点心得。

一份深度报告,大概是公司简介、行业情况、财务指标、核心竞争力、估值分析和盈利预判等内容。

一份财报点评,大概是营收利润,核心指标,重大事件,核心业务进展,投资建议和风险提示等内容。

卖方老师们很辛苦,每年要出很多篇深度报告,每次遇到财报季都要熬夜写点评,工作强度超高。我经常和朋友说,你们应该期望金融行业景气一点,不然这些学霸和卷王被迫离职,放到任何其他行业都能颠覆生态。

可是,自从有了AI大模型后,想要完成一份“达标”的报告就变得简单很多。

想要深度,给豆包喂10份行业报告、10份个股报告和10份国内外相关企业报告,很快就能生成一份八股文。

想要点评,基于上面这些资料,再设置好几个板块,等财报出来就扔给豆包,过一会就能出来一份详细点评。

因此,初级研究员大部分都能被替代,基金经理想了解基本情况直接问AI就行。

但有一样东西是AI暂时还不具备的,就是逻辑推理,倒不是指解答数学题这种,而是一件事情由A得到B的过程,要层层递进,要能够自圆其说。

很多时候,如果你针对某家公司的一个点,追着去问 A I ,就会发现它很容易“一本正经的胡说八道”。

很巧的是,这周参加某券商研究培训,有位入行15年的首席分析师在聊研报心得体会,提到非常重要的一点就是“要精不要多”。

相比深度报告,我倒会更重视卖方分析师的群里段子,尤其是大半夜发出来的,往往都带着深度思考的内容。可能不一定对,但价值量会高得多。

有自己的逻辑,能坚持用心思考,是研究员的立足之本。

二、要能使用好AI工具

人脑比电脑,肯定输的毫无悬念。打不过不如就直接加入,现在面试时候会问你对办公软件掌握得如何,以后可能就是问你能不能熟练地使用AI。

我们团队算是第一批体验AI大模型的,当时各家大厂都有提前开放名额,既能帮忙提升研究效率,又能顺便调研AI应用,何乐而不为?于是统统都申请,也获得很多内测资格。

用下来最大感受就是,无论大模型是成熟是稚嫩,如果以后不能用好它,肯定要被淘汰。唯有站在巨人的肩膀上,才有可能看得比巨人更远。

普通人都是让豆包帮忙写个文案和做个图片,投研人会让豆包帮忙总结报告和查找资料,而团队里有位小伙伴,是使用编程把豆包变成了“牛马”。

怎么形容呢?就是不用自己出马,把想问的问题做好归纳,把Python程序编好,每次想要什么行业或公司信息,直接打出关键词,剩下就是双手离开键盘,喝杯咖啡等待答案。

全程都是Python在使用豆包,甚至有些程序代码比较复杂,小伙伴是让豆包帮忙写的。让 A I 生成使用 A I 工具的代码,资本家看了都摇头啊。

这样的投研方式,就不太可能被 A I 所替代,并且随着 A I 功能越来越强,获得的投研内容只会越来越丰富,越来越提升效率。

三、投资的本质是“反 A I ”

如果说 A I 是降低了研究门槛,那么同时就是提高了投资门槛。

怎么理解?

以前机构通过研究能积累不少信息优势,现在互联网时代,信息越来越透明,叠加 A I 能快速获取信息,人人都相当于拥有了自己的研究员。

以前股市里就几波资金,外资、机构和游资等,现在某音和某书都是“股神”,散户资金入场就增加了波动性。

同时还有股神秘力量是量化资金,这群人有头脑有算力, A I 在他们手里更是强得可怕。

怎么样能够破局?我思来想去,发现答案就是价值投资。

这是为数不多的利器,找到好公司,等待好价格,剩下就是耐心且坚定持有,两耳不闻窗外事。

算力时代下的投资,趋势会越来越猛烈,好的东西会被无限放大,搜出来信息都很正面、自媒体都帮着添柴、量化感应信号就是加仓,最终结果是大赶快上。

同样道理,上去得多快,下来就会有多快。量化感应到新增资金减少就开始卖,而且是那种不给机会的直接抛售,自媒体早就去寻找下个新主题,AI搜出来信息却依然还不错,这时候受伤的就是只剩下散户们。

前几天分享了李录先生的演讲精要,其实还有一段话很有感触:

“我们持有比亚迪已经22年。在这22年里,它的股票至少有七八次下跌了50%以上,有一次甚至跌了80%。

每次股价大幅下跌,都会考验你的能力圈边界的真实性。你是不是真的懂?是否真的知道它的价值是什么?它创造了多少价值?

在某一年,比亚迪创造的价值可能是增加的,但股票却跌了70%。这个时候才真正地考验你是否拥有能力圈,只有触摸到边界,才能确认这个圈是否存在。”

价值投资就是逆势投资,想要自己不被AI所替代,就要真正去理解投资的意义,一手好公司,一手好价格,保持耐心(低频交易)。

著名投资者吉姆·罗杰斯说:我只管等,直到有钱躺在墙角,我所要做的全部就是走过去把它捡起来。

好了,差不多就是这些内容。

做投研,一定要警惕被AI替代,提升逻辑推理能力、用好AI大模型工具、尝试反人性和反AI。和球友们共勉,也祝2025年能更顺利和账户长虹。

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