具体而言，一是数据越多，干扰越大。
如果ChatGPT所自动生成的量化投资模型过多聚焦在那些干扰数据上，可能会导致其投资成效大打折扣；
二是ChatGPT在对海量数据进行分析挖掘时，往往可能会忽视某些金融市场交易常识与投资准则和经济学原理，令相关投资策略面临潜在的投资风险。
因此，越来越多欧美投资机构都在尝试派遣程序员先过滤掉某些干扰数据，再使用ChatGPT进行投资策略建模；
或者在ChatGPT开展数据分析挖掘环节，通过技术手段先植入相关金融市场交易常识与投资准则，提升投资策略的业绩可预测性。
三、总结
金融机构在利用ChatGPT技术逐步赋能场景方面，有着巨大的想象空间。
在智能营销、智能客服、风险识别、代码编程等方面都是ChatGPT较好的应用方向。
但是目前ChatGPT并不能进行量化投资。
因为投资策略一个重要特点是时效性，不断变化的宏观和微观事件对金融市场都会造成巨大的影响。
而ChatGPT依赖于网络上已有的海量文本数据，具有一定的滞后性。
所以，要将ChatGPT等人工智能技术应用在投资策略建模以获得稳健的超额回报，还需相当长的时间来训练模型。
但是，这并不意味着程序员与ChatGPT互不兼容。
一方面ChatGPT的海量数据分析挖掘能力，为程序员处理各类信息数据并提升投资效率提供巨大的帮助，从而降低私募基金的运营成本和效率。
另一方面程序员也能在ChatGPT自动生成的投资模型时介入，过滤掉干扰信息，增加策略因子，使投资模型更加完善。
鉴于目前ChatGPT在量化投资领域的应用时间较短，本文的分析也只是基于目前所了解到的信息，难免有纰漏。
随着ChatGPT不断的自主学习和迭代，也许在不久的未来ChatGPT在量化投资领域会为我们创造更多的价值。
目前ChatGPT3.5版本是开放并免费的，ChatGPT4.0版本是每个月20美元的收费，国内也有百度的文心一言、讯飞的星火等大模型已经上市，感兴趣的小伙伴也可以自己使用尝试下。
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