近期一项大语言模型模拟炒股实验因首月结果吸引了金融圈的目光。尽管实验规则统一，并且让DeepSeek、ChatGPT、通义千问和同花顺问财等模型在虚拟市场上独立操作了一个月，用以考察策略生成和风险控制，但结果显示这几个AI表现出了明显的差距。在这个市场整体震荡上行的1月份里，上证指数和创业板指涨幅分别是3.76%与4.47%，超过千只股票型基金的平均收益也只有6.50%。 通义千问这一国内模型表现最好，取得了19.52%的月度收益率；紧随其后的是DeepSeek的9.11%；晚入场的ChatGPT收益是4.95%；而同花顺问财只有1.12%。如果给这两款领先模型的收益在全部股票型基金中排个名，它们可以分别排到第36位和第290位左右。不过那个月表现最好的基金收益超过了43%，说明顶级基金经理的策略在特定时段可能爆发力更强。 从周度数据来看排名还有变化。在最后一周市场回调的情况下，四个模型都录得正收益，且幅度远超大盘。通义千问以8.18%的周收益领跑，能进股票型基金前五位；其他三款模型也都在前三十名内。反观这个周超过六成的基金没能赚钱。深入看持仓结构能发现一些规律：领先模型大多买了政策受益、业绩稳健和高股息的股票。有趣的是不同模型有时会买同一支股票，这可能是因为大家都基于公开信息训练出来的。 虽然这个实验只是初步证明了大语言模型能处理海量信息并取得不错的模拟回报，但1个月太短了。还得看它们在长期波动、极端风险下能不能稳住。这次实验主要是为了探讨技术问题，绝非投资建议。以后要想让AI真正赋能金融业，就得在创新和合规之间找平衡。