基于 ChatGPT 的基金评价探究
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摘要
本报告探讨了利用ChatGPT对中国大陆基金进行评价的方法与表现,发现ChatGPT评分高度依赖于输入描述,偏好长期成长及明确投资策略,对高换手和持股集中度持谨慎态度。通过50份基金点评和近年业绩数据对比,确认ChatGPT未直接依赖历史业绩,而是依据描述内容进行评价。报告详细阐述评分标准及风险提示,为基于文本的基金评价提供参考 [page::0][page::3][page::6][page::8]。
速读内容
ChatGPT基金评价基本框架与评分体系 [page::0][page::3][page::5]
- ChatGPT对基金经理信息不了解,评分主要基于输入的基金文字描述,评分分为10个等级(A+至D)。
- 评价涵盖定性分析、产品、资产配置、行业配置、特质表现、归因和产品端7个维度。
- 评分标准详见表2,描述内容的主观性对结果影响较大,评分不构成投资建议。
评分分布及影响因素分析 [page::3][page::4]
| 评级 | A+(Superior) | A(Excellent) | A-(Very good) | B+(Good) | B(Above average) | B-(Average) | C+(Below average) | C(Poor) | C-(Very poor) | D(Failing) |
|--------------|--------------|--------------|---------------|----------|------------------|-------------|-------------------|---------|---------------|------------|
| 频数 | 0 | 11 | 15 | 24 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
- ChatGPT偏好长期持有和成长型投资策略,倾向于多元化持仓和风险控制良好的基金。
- 忽视或缺少明确投资策略、风控方法会被视为风险信号。
- 高频换手、极端持股集中或高度分散均被负面评价,但在有交易能力背景下换手率高可视为积极因素。
- 个人投资者比重过高也被视为风险点。
ChatGPT对历史业绩依赖度验证 [page::6]

- 分析2019-2022年基金净值和对应评分,发现在2021年9月前后业绩表现与ChatGPT评分有正相关,但整体并未作为主要依据。
- ChatGPT明确表示无法访问最新市场数据,评分依赖用户输入信息和描述。
基金分析示例与风险提示 [page::7][page::8]
- 具体基金评价强调价值投资策略、持续绝对回报、选股和交易能力,资产配置时效性及稳定性。
- 风险提示包括未来市场变化风险、评论主观性风险及数据来源的不可控风险。
深度阅读
金工专题报告《基于 ChatGPT 的基金评价探究》详尽分析报告
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一、元数据与概览
- 报告标题: 金工专题报告 20230217——基于 ChatGPT 的基金评价探究
- 作者及机构: 证券分析师 高子剑(执业证书 S0600518010001021)和林依源(执业证书 S0600522090006),东吴证券研究所发布
- 发布日期: 2023年2月17日
- 研究主题: 探讨基于人工智能模型 ChatGPT 对中国大陆基金的评价方法、效果及限制,评估其打分标准和表达方式,并对基金评级体系进行介绍与案例分析。
- 核心论点:
1. ChatGPT 对中国基金经理本身信息较为陌生,基金评价实质上是对输入描述客观性的打分,即“对描述打分”,而非对基金真实表现的独立判断。
2. ChatGPT 采用10档评分标准,从A+到D不等,详细划分评级规则。
3. 评价依据七大维度,包括定性分析、产品分析、资产配置、行业配置、特质表现、归因分析、产品端分析。
4. 基于50份样本点评,分析ChatGPT评价偏好、表现及潜在风险。
5. 结论提示ChatGPT评价结果不构成实际投资意见,特别提醒评级中潜在主观性、数据限制和未来风险。
该报告主要意在通过实证的方法,揭示ChatGPT作为一种AI工具在基金评价中的实际应用和限制,为投资者及业内人士理解和使用类似工具提供指导。
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二、逐节深度解读
1. 基于 ChatGPT 的基金(章节核心)
- 关键内容总结:
- ChatGPT 无法直接获得基金经理或基金的详细数据,评价完全依赖用户提供的文本描述。其打分结果与描述客观性、完整度息息相关,体现的是对描述文本的认可度而非基金的内在价值。
- 评分体系划分为10个等级:A+(Superior)到D(Failing),评价覆盖七个维度。报告中50篇点评共计54个评分,评级多集中在较好档(如A、A-、B+),未出现极端较差评价。
- ChatGPT偏好长期投资、成长策略,强调投资策略的明确性、风险控制、多元持仓和管理团队经验。未提及风险管理策略,会被视为潜在的风险点。
- 高换手率、持仓集中度极高或极低、个人投资者比例高通常被视为负面因素,但高换手率在具备强交易能力时也可被视为正面。
- ChatGPT打分的前后一致性在同一测试中表现良好,隔日多测试中存在小幅偏移。对追问时,如果答案不符,会通过致歉表达并视为纠错。
- 推理与依据:
评述基于对50篇基金描述输入后产生的ChatGPT反馈,结合基金经理特点、策略介绍、资产配置等文本内容,分析其如何影响AI的评分输出,体现了AI对描述语境和内容深度的敏感性。
- 关键数据点:
- 评级分布集中在A(Excellent)、A-(Very good)、B+(Good)三级,分别为11、15和24次,显示多数基金获得较好评价,无极差评级出现。
- 七大维度系统划分帮助细化评价标准,促进多角度分析。
- 财务预测与假设: 无具体财务预测,评分基于文本描述,涵盖历史表现和策略描述的解读。
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2. 评级标准详解(表2内容剖析)
- 核心说明:
- 评级标准从A+到D,共10档,分为定性分析、产品分析、资产配置、行业配置、特质表现、归因分析、产品端分析七个方面,每个档次对这些方面作具体要求说明。
- A+为最高级,强调创新独特、优质多元化资产组合、跨界投资并有强劲稳健回报、市场因素贡献明显、管理层经验丰富和投资流程严谨。
- 随评级下降,对投资策略、管理经验、资产质量、多元化程度等要求逐渐降低,低评级反映策略不明确、管理薄弱、持有大量低质量资产、风险集中等严重问题。
- 评价逻辑: 评级基于管理的严谨性、资产组合质量、风险控制和稳定增长能力,综合反映基金整体投资能力和治理水平。
- 数据与标准对比: 标准表为ChatGPT评分提供了具体参照,体现系统化评价构架。
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3. ChatGPT是否参考历史数据(图1及对应分析)
- 描述:
- 图1展示2019年-2022年,分2019年9月1日前后两个时间段的基金净值回报与对应ChatGPT评级(B、B+、A-、A)的关系,收益数据经过归一化处理,以利观察相关性趋势。
- 图中点位显示两时间段内,基金净值表现与ChatGPT评分呈一定正相关,但这种相关性不强且偏重2021年9月之后。
- 解读:
- ChatGPT的打分并非直接基于基金历史表现数据,而是以文本描述为主导。历史收益仅通过描述提及的业绩表现间接影响评价。
- 通过对话测试,ChatGPT明确不能访问真实基金最新业绩等专门信息,说明其评价主要依赖用户输送的文字信息,基于训练数据为2021年以前的公共知识。
- 联系文本:
- 此图证实报告前文关于ChatGPT评价机制的观点,即“它根据输入描述进行打分”,而不是通过真实且实时的基金数据库。
- 数据来源及限制:
- 基金收益数据来源于Wind,经过归一化处理。因为ChatGPT本身无法执行数据计算,展示的正相关仅是人工统计结果,说明ChatGPT不直接利用历史业绩。

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4. 基金分析示例及风险提示
- 示例解析:
报告附录提供了针对一家基金的分析示例,涵盖价值投资策略、资产配置、行业分散及交易特质,说明如何根据描述给出A等级的评价。此示例反映了ChatGPT倾向于赞赏明确策略、稳定回报、低贝塔、低换手等优点。
- 风险提示:
报告明确指出三类风险:
1. 未来变化风险——历史统计不能保证未来市场表现,投资环境多变,需警惕。
2. 点评主观风险——文本描述本身带有主观色彩,ChatGPT打分因而亦非绝对客观。
3. 数据来源风险——ChatGPT回答的准确性取决于输入和训练数据,不能保证信息全面和实时。
这三方面风险提示非常重要,提供了对ChatGPT基金评价应用时的理智警示。
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三、图表深度解读
1. 图1:样本基金分区间回报与对应打分(2019-2022)
- 该散点图及两条线性趋势线分别显示2019年9月1日前后不同评级基金的先后表现。
- 关键现象是:高评级(A及A-)基金整体回报比B档基金更好,趋势确实存在,但相关性不强且有较大散布。
- 趋势线表明,分区间内基金回报与ChatGPT评级呈略微正相关。
- 这支持结论:ChatGPT评级并未直接用基金历史净值数据,而主要基于描述文本,历史表现通过描述中的信息间接体现。
- 数据源为Wind与东吴证券,收益数据正规且归一化处理后便于比较。
图表有效说明ChatGPT评分机制的实际局限。
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四、估值分析
本报告为专题性质,核心聚焦ChatGPT对基金描述的打分,并不涉及具体基金的价格估值或财务估算,故无估值方法论的详细探讨,也无相关敏感性分析。
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五、风险因素评估
报告详述风险主要集中于:
- 未来变化风险:市场未来可能出现重大变动,评价基于历史描述风险较大;
- 点评主观风险:输入描述带有主观色彩,ChatGPT评分仅是对文本的反馈,非独立价值判断;
- 数据来源风险:ChatGPT数据库数据不是实时更新,且对具体数据无控权,导致其输出具有局限性和潜在误差。
报告未明确提出具体缓解策略,但明确提醒投资者应结合多种信息来源,谨慎使用该评价。
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六、批判性视角与细微差别
- 表述偏差:
报告多处强调“ChatGPT评分是基于描述的打分”而非客观基金评价,说明作者在慎重提示该方法局限,避免滥用。
- 关注主观与时效:
由于ChatGPT依赖描述文字,主观性与时效性强,可能导致评分波动和信息偏差,部分结论受限。
- 评级一致性:
在多轮测试中评分偶有偏移(同档级的上下波动),显示模型回答存在一定不确定性,用户需警惕解释过度依赖单次打分。
- 潜在矛盾:
报告同时指出ChatGPT偏好长期成长且明确策略,但模型本身缺少实时数据,容易出现逻辑断层,即评级基于理论逻辑而非实际绩效。
- 示例限制:
附录示例虽有说服力,但适用于大范围基金评价时,可能不具代表性,且示范分析未完全揭露评级细节。
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七、结论性综合
本报告深入探讨了ChatGPT作为人工智能工具,在中国大陆基金评价领域的应用现状和局限性。其核心发现包括:
- ChatGPT无法直接访问基金的历史表现或基金经理资料,只能基于用户提供的文本描述进行评分,评分结果本质上是对文本内容可信度、完整性与深度的反映,而非基金固有价值的独立客观评价。
- ChatGPT评分体系清晰划分为10档并覆盖7个评价维度,强调投资策略明确性、多元化配置、回报稳定性及管理团队能力,其偏好长期成长型策略。
- 对高换手率、持股集中度、个人投资者比例等因素的态度均体现出灵活但整体偏向风险控制的立场,即使高换手在具备强交易能力时被看作优势。
- 实证数据显示ChatGPT评分与基金历史回报存在一定正相关但相关性不强,尤其未直接使用基金真实净值数据。
- 评分存在一定波动与主观性风险,报告多处明确表示ChatGPT评分不构成投资建议,投资者应结合多方信息达到全面评估。
- 附加的评级标准表为基金评级提供了详尽的制度框架,便于后续人工或计算机辅助评级。
图表解析补充了文本结论,特别是图1揭示ChatGPT评分机制实质及其与基金业绩的关系。
总体来看,本报告通过数据验证与案例说明,科学且谨慎地界定了ChatGPT在基金评价中的功用与不足,为相关从业者和投资者理性采纳此类AI技术提供了清晰路径和风险预警。
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参考图片

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以上为报告的详尽分析解读。