指数增强基金迎来GPT大模型时代？

很多人好奇，GPT大模型是否已经应用于指数增强基金中，怎么用的，效果又如何？今天就和大家说说。

GPT大模型的优势有哪些？

大模型一般指包含超大规模参数量（通常在10亿以上）的神经网络模型。大模型具有以下特征：

 1. 参数量巨大：大模型包含数十亿甚至上百亿的参数，大规模的参数为大模型提供了强大的学习能力和表达能力；

2. 多任务学习：大模型通常会同时学习多种NLP（自然语言处理）任务，例如机器翻译、文本摘要等，所以大模型具有较广泛的语言理解能力；

 3. 丰富的数据：巨大的参数量要求有更大规模的数据，才能训练出泛化能力较好的大模型。例如我们熟知的GPT-3模型使用的数据集包括：CC数据集（4千亿词）、WebText2（190亿词）、BookCorpus（670亿词）、维基百科（30亿词）；
4.强大的计算资源：大模型训练需要非常强大的计算资源，例如openAI训练GPT-3时使用了一千多张A100显卡，完整训练一轮也需要30天的时间。

大模型如何应用到指数基金交易中？

 大模型主要分为四种类型：大语言模型、计算机视觉、音频、多模态模型。GPT模型归属于大语言模型，其在文本生成、对话交互等领域都有突出的表现。我们在实际投资中其实也可以从大模型中取取经，从而优化我们的投资模型。

 一方面，以GPT为代表的大语言模型基本架构几乎都是transformer模型，其核心多头注意力机制能够学习上下文和当前位置词语的关联关系，这也是GPT模型拥有强大“联想”能力的原因之一。我们在投资模型的构建中，也可以纳入该模型，从而将不同数据指标之间的关联关系考虑进来，充分利用多维度信息优化模型。

 例如，我们的智能算法团队最近发布了一个AI多行业轮动的模型，其基本框架为decoder-only transformer，长期来看取得了不错的超额收益（历史回测结果）。

图：Transformer行业轮动模型表现

再例如，我们也会使用引入注意力机制的循环神经网络（LSTM/GRU等）来进行高频量价因子挖掘，同样取得了较好的效果。 

另一方面，另类数据（例如文本数据、舆情数据）是指数增强模型一个重要的alpha来源，过往受限于繁琐的数据处理流程，我们很难充分利用这些文本数据。但是大模型拥有强大的文本处理分析能力，我们通过大模型能够精准地分析每段文本的语义，提取增量信息。

例如，我们可以使用BERT模型来对分析师发布的研报文本数据进行分析，识别分析师的情感偏向。我们将大模型的输出信号作为指数增强模型的输入特征之一，从而丰富指数增强模型的alpha来源，增强产品的收益表现。

写在最后

 今天的讲解，可能有些专业部分大家看不太懂，但是大模型已经快马加鞭的应用到基金交易当中，普通投资者与机构的差距或许正在逐渐拉大。寻找一只适合自己的指数基金，享受大模型时代红利，对大家来说或许是更好的选择。

 我是毛甜，一个致力于保护散户的量化基金经理，我的能力圈是量化投资领域，目前主要管理了宽基指增和食品饮料、医药、化工等细分赛道的行业指数基金。我会每周分享投资观点，欢迎大家留言提问！关注我，我会经常和大家交流量化投资那些事儿，下期再见。

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