[Table_Title] 证券研究报告 专题研究报告 2023 年 2 月 8 日 机器学习在投资中的应用（ChatGPT） [Table_Index] 报告要点： 主要数据： ⚫ 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 [Table_PicStock] 主要市场走势图 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。 上证50 上证180 深证100R 中小综指 沪深300 3% -3% -8% -14% -20% 22-12-8 22-10-8 22-8-8 22-6-8 22-4-8 22-2-8 -26% 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 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。 ⚫ 风险提示 本报告正文由 ChatGPT 生成，数据仅供参考，不构成投资建议。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 [Table_Report] 相关研究报告 [Table_Author] 报告作者 分析师 朱定豪 执业证书编号 S0020521120002 邮箱 zhudinghao@gyzq.com.cn 电话 021-51097188 联系人 张啸宇 邮箱 zhangxiaoyu@gyzq.com.cn 1 / 18 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 oPoNnQpOpQwPsNmOnRrOqR9PcM8OoMrRmOsRfQoOpNfQrQpN8OpOnRuOsRuMuOmQqN 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