简短回答：你能否将 chatgpt 用于交易？答案是可以，但要加上条件。它在解释概念、起草和审查代码、梳理计划以及总结文档方面确实很有用。对于任何需要当前价格的事情，它都不可靠，而且它无法创造优势。把它当作研究助手，而不是交易想法的来源。
它擅长什么
解释概念。先用通俗语言解释某个机制，然后不断追问直到弄明白，这比搜索更快。你会在这里学得最有效率，因为你可以持续追问，直到信息变得清晰。对大多数交易者来说，这都是价值最高的用途。
编写和调试代码。指标脚本、回测框架和数据清洗例程都在它的能力范围内，而且它尤其擅长解释为什么现有代码会出现意料之外的行为。
梳理思路。把一个模糊的方法转化为书面计划，并明确入场条件、失效条件和复盘流程。模型不知道你的计划好不好，但它很擅长把它表达清楚。
复盘你自己的交易日志。贴入匿名化的交易笔记，并让它寻找亏损中的模式，这是一个合理的用途，完全不涉及市场预测。
总结长文档。合约规格、规则集和政策文件，正是它处理得很好的那类密集文本。
它擅长什么
| 任务 | 为何会失败 |
|---|---|
| 当前价格和数据 | 没有可靠的实时市场访问 |
| 预测方向 | 没有优势，而且自信的措辞会掩盖这一点 |
| 具体统计数据 | 经常捏造看似合理的数字 |
| 风险决策 | 不了解你的账户、限制或承受能力 |
| 监管细节 | 规则因司法辖区而异，并且会变化 |
最危险的失败，是自信却错误的答案。语言模型会用和正确答案完全相同的语气，流畅、具体地给出错误说法。凡是涉及数字的内容，都必须向原始来源核实，这不是可选项。
安全使用的框架
- 把它用于解释和代码，而不是用于决策。边界在于输出能否被验证。
- 核实每一个数字。如果它给出一个数值，在使用之前先去来源处查证。
- 绝不要粘贴凭证或账户详情。你分享的任何内容都要匿名化。
- 让它反驳你的想法。要求它为相反观点提供最强论据，比问你的计划好不好更有用。
- 用它来搭建流程，然后在实盘交易时不要再查它，直接按流程执行。
- 将生成的代码视为未经测试。先阅读、理解，并在你可控的数据上测试，之后再让它接触订单。
我们的指南：一个 AI 交易助手涵盖了专门构建的工具，这类工具与通用模型不同，因为它们会限定在特定任务上，例如跟踪规则和限制。
风险、成本和诚实的局限
- 捏造的细节。最常见的失败模式，而且在你不熟悉该主题时最难察觉。凡是涉及资金、杠杆、公司或具体交易策略的内容，都应被视为需要核实的说法，而不是可以直接据以行动的重要事实。
- 默认不接入市场。关于当前状况的回答是重建出来的，不是观察得来的。
- 知识陈旧。产品条款、规则和费用会在任何训练截止点之后发生变化。
- 虚假的严谨感。一段写得很好的解释，可能会让一个薄弱的想法看起来得到了验证。
- 提示词依赖。同一个问题换一种问法，会产生不同的信心度，有时甚至会得到不同的答案。
- 订阅成本。不高，但它也应与其他所有交易费用一起纳入评估。
坦白说，基于生成代码构建的算法交易，其好坏只取决于它所实现的策略本身，而模型并不知道这套策略是否有优势。它可以帮助你更快地构建；但它无法告诉你是否应该构建。
何时自营交易公司规则很重要
如果你使用模型生成自动化系统，那么公司的自动化规则适用于最终结果，无论它是如何写出来的。在 Pivex，个人算法或自定义算法是可以接受的，但自动化高频和网格系统不被允许，除非每一笔订单都带有其自身的市场理由。这些规则与亏损限制并列，并且会在你开始之前公布。
用模型根据这些已公布的规则起草你的交易计划，是它一个真正不错的用法，因为规则是有文档可查的，而且输出可以据此核对。我们的指南：策略回测讲解了如何验证你构建的任何内容。
下一步：挑一个你只懂一半的概念，让它先给出解释，再让它为相反观点辩护，并把两者都与一手来源核对。Pivex 会提前公布规则和亏损限制，这使它们成为练习这种核验的好材料。
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在参与之前，请查看 Pivex 当前的项目规则，并决定模拟专有交易评估是否符合您的经验和风险限制。参与并不保证奖励、收入或任何特定的交易结果。