当你让聊天机器人扮演华尔街时会发生什么？华尔街上涨了29%，而标准普尔500指数仅落后4%。

我已经记不清在网上见过多少次这样的垃圾广告了：“我们的人工智能知道下一只热门股票，立即订阅！”总感觉像是骗局，所以我忽略了它们。

但这个想法一直萦绕在我的脑海里。如果我真的让 ChatGPT 帮我选股会怎么样？不是假的回测，也不是精心挑选的截图。是真金白银，真实交易。

于是我尝试了一下。两个月后，情况如下：

• ChatGPT 的投资组合：+29.22%
• 标准普尔 500 指数：+4.11%

我并不是说它是新一代的沃伦·巴菲特。但它也没有彻底崩盘。

整个事情基于 Nathan B. Smith 的 GitHub 项目，他正在测试 ChatGPT 是否可以挑选成功的微型股——那些价值不到 3 亿美元的小公司。

为什么要让机器人选股？

您正在滚动，然后另一个广告弹出来尖叫，“人工智能将让您通过股票致富！”

内森也看到了这些并想，“是的，没错。”

但后来他变得好奇了。

ChatGPT 真的能够超越市场吗？

这不是什么骗人的应用程序，而是一个他可以承受损失的 100 美元的合法测试。

他于 2025 年 6 月启动了该项目，重点关注微型股——规模小、风险高、上涨空间大（或崩盘可能性大）的股票。

计划是什么？让 ChatGPT 决定买什么或卖什么，在 GitHub 上跟踪所有内容，看看它是否能跑赢标准普尔 500 指数或罗素 2000 指数。

他自己下单，但AI才是老大，AI会制定“跌10%就卖”之类的规则，以避免彻底破产。AI会一直运行到2025年12月，而且一切都公开透明——没有任何虚张声势。

这有什么意思？AI无处不在——写邮件、编辑照片。但处理真金白银？那就更高层次了。这就像让你的狗选彩票号码，只不过这只狗有数据，有大脑。

事情进展如何

整个过程非常简单，就像做三明治一样。要点如下：

• 每日数据：Nathan 会抓取每个交易日的股票价格、交易量和市场信息，并将其以 CSV 格式保存在 GitHub 上。保持数据真实可靠。
• 轮到 AI 了：他向 ChatGPT 输入数据并询问：“接下来该怎么做？”ChatGPT 会选择微型股进行买入或卖出。
• 周末氛围：周末，ChatGPT 会深入挖掘，重新思考整个投资组合并寻找新的想法。
• 真实交易：Nathan 使用真实账户进行交易。止损功能可有效控制损失。
• 图表和日志：结果进入 CSV，脚本绘制图表以查看 AI 是否击败市场。

代码并不复杂。有一个脚本trading_script.py可以更新投资组合。你可以把它想象成查看你的存钱罐。以下是这个思路的简要介绍（完整代码在 GitHub 上）：

<span style="background-color:#e3e2e2"><span style="color:#1f2937">复制<code class="language-python"><span style="color:#7928a1">import</span> pandas <span style="color:#7928a1">as</span> pd  <span style="color:#696969"># Like a spreadsheet on steroids</span>
<span style="color:#7928a1">import</span> yfinance <span style="color:#7928a1">as</span> yf  <span style="color:#696969"># Gets stock prices free</span>

<span style="color:#696969"># Grab yesterday's portfolio</span>
<span style="color:#7928a1">try</span>:
    portfolio = pd.read_csv(<span style="color:green">'my_stocks.csv'</span>)
<span style="color:#7928a1">except</span>:
    cash = <span style="color:#aa5d00">float</span>(<span style="color:#aa5d00">input</span>(<span style="color:green">"How much you starting with? "</span>))
    portfolio = pd.DataFrame({<span style="color:green">'Cash'</span>: [cash]})
<span style="color:#696969"># Check today's prices</span>
stocks = [<span style="color:green">'LIL'</span>, <span style="color:green">'TINY'</span>]  <span style="color:#696969"># AI picks these</span>
prices = yf.download(stocks, period=<span style="color:green">'1d'</span>)[<span style="color:green">'Close'</span>]
<span style="color:#696969"># Update what you've got</span>
<span style="color:#7928a1">for</span> stock <span style="color:#7928a1">in</span> stocks:
    <span style="color:#7928a1">if</span> stock <span style="color:#7928a1">in</span> portfolio.columns:
        portfolio[stock] = portfolio[stock] * prices[stock]  <span style="color:#696969"># What's it worth now?</span>
<span style="color:#696969"># Add it up</span>
total = portfolio.<span style="color:#aa5d00">sum</span>().iloc[<span style="color:#aa5d00">0</span>]
<span style="color:#aa5d00">print</span>(<span style="color:green">f"Your stash: ${total:<span style="color:#aa5d00">.2</span>f}"</span>)
<span style="color:#696969"># Save it</span>
portfolio.to_csv(<span style="color:green">'my_stocks.csv'</span>)</code></span></span>

运行它，复制数字，然后告诉 ChatGPT，“哟，我应该交易什么？”这就像向朋友询问热门消息，但更聪明。

然后，它Generate_Graph.py能帮你看看你的表现。它会根据标准普尔 500 指数来绘制你的投资组合。看看这个：

<span style="background-color:#e3e2e2"><span style="color:#1f2937">复制<code class="language-php">import matplotlib.pyplot <span style="color:#7928a1">as</span> plt
import pandas <span style="color:#7928a1">as</span> pd
import yfinance <span style="color:#7928a1">as</span> yf

<span style="color:#696969"># Your data</span>
data = pd.<span style="color:#007faa">read_csv</span>(<span style="color:green">'my_stocks.csv'</span>)
your_cash = data[<span style="color:green">'Total_Equity'</span>] / <span style="color:#aa5d00">100</span>  <span style="color:#696969"># Start at $100</span>
<span style="color:#696969"># S&P 500</span>
sp500 = yf.<span style="color:#007faa">download</span>(<span style="color:green">'^GSPC'</span>, start=<span style="color:green">'2025-06-30'</span>)[<span style="color:green">'Close'</span>]
sp_cash = sp500 / sp500.iloc[<span style="color:#aa5d00">0</span>]  <span style="color:#696969"># Start at 1</span>
<span style="color:#696969"># Make a chart</span>
plt.<span style="color:#007faa">plot</span>(your_cash, label=<span style="color:green">'AI'</span>s Game<span style="color:green">', color='</span>purple<span style="color:green">')
plt.plot(sp_cash, label='</span>S&P <span style="color:#aa5d00">500</span><span style="color:green">', color='</span>gray<span style="color:green">')
plt.title('</span>AI vs. The Big Dogs<span style="color:green">')
plt.legend()
plt.show()</span></code></span></span>

运行它python Generate_Graph.py --start-equity 100，你会得到一个图表。如果紫线在灰线上方，则你的AI获胜。

工具：无需复杂的实验室

它基于基本内容运行：

• Python：引擎。
• Pandas + yFinance：用于数据和价格。
• Matplotlib：绘制很酷的图形。
• ChatGPT-4o：选股天才。

你需要 Python 3.11 及以上版本、Wi-Fi 以及少量 CSV 文件存储空间。请按如下方式设置：

<span style="background-color:#e3e2e2"><span style="color:#1f2937">复制<code class="language-bash">python -m venv coolenv
<span style="color:#aa5d00">source</span> coolenv/bin/activate  <span style="color:#696969"># Windows: coolenv\Scripts\activate</span>
pip install pandas yfinance matplotlib</code></span></span>

怎么样？

截至2025年8月底，该投资组合自6月以来上涨了29.22%。标普500指数？仅上涨4.11%。它甚至超过了罗素2000指数。第4周的表现简直疯狂——图表看起来就像火箭发射一样。

你可以在 GitHub CSV 文件中查看每笔交易：盈利、亏损、运作情况。日志保持真实。但需要注意的是：微型股市场波动剧烈。一旦选错，收益就化为乌有。

想尝试一下吗？

该代码库中有一个“Start Your Own”文件夹，其中包含模板。克隆它，试用一下，然后向 ChatGPT 询问股票推荐。步骤：

1. 安装东西（见上文）。
2. 跑步trading_script.py --file "my_stocks.csv"。
3. 告诉 ChatGPT 这些数字并获取交易想法。
4. 在您的账户中进行交易。
5. 用 进行绘图Generate_Graph.py。