今天与AI对话,非常神奇的经验!仅仅几个月,AI已经有跨越式的进步!

本帖于 2024-06-02 19:28:43 时间, 由普通用户 parentb 编辑

刚才与AI对话,感觉AI已经不是什么忽悠我们的玩具了,是真正的人工智能!

以下是我与AI的对话:

Here is a list of stock symbols: SMH, SOXX, IYW, XLK, QQQ, IWY, SPY, SPYV, IWM, DIA, based on the past 3 year price history, would you be able to calculate a portfolio allocation model with optimum Sharpe ratio?

To calculate a portfolio allocation model with the optimum Sharpe ratio using the provided stock symbols and their past 3-year price history, you'll need to perform several steps. Below is a guide on how you can do this using Python and relevant libraries.

Step-by-Step Guide

  1. Install Required Libraries: Ensure you have the necessary libraries installed:

    sh
    pip install yfinance numpy pandas scipy
    
  2. Import Libraries and Download Data: Import the required modules and download historical data for the given stock symbols using the yfinance library.

python
import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf
from scipy.optimize import minimize

# Define the list of stock symbols
tickers = ['SMH', 'SOXX', 'IYW', 'XLK', 'QQQ', 'IWY', 'SPY', 'SPYV', 'IWM', 'DIA']

# Download historical price data from Yahoo Finance
data = yf.download(tickers, start="2021-06-01", end="2024-06-01")['Adj Close']

# Calculate daily returns
returns = data.pct_change().dropna()

# Calculate the mean returns and the covariance matrix
mean_returns = returns.mean()
cov_matrix = returns.cov()

# Assuming a risk-free rate of 2% (0.02)
risk_free_rate = 0.02
Open in:
  1. Define Portfolio Performance and Optimization Functions:
python
# Function to calculate portfolio performance metrics
def portfolio_performance(weights, mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate):
    returns = np.sum(mean_returns * weights) * 252  # Annualized return
    std = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights))) * np.sqrt(252)  # Annualized risk
    sharpe_ratio = (returns - risk_free_rate) / std
    return std, returns, sharpe_ratio

# Function to minimize the negative Sharpe ratio
def negative_sharpe_ratio(weights, mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate):
    return -portfolio_performance(weights, mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate)[2]

# Optimization function to find the optimal portfolio allocation
def optimize_portfolio(mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate):
    num_assets = len(mean_returns)
    args = (mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate)
    constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1})  # Sum of weights must be 1
    bounds = tuple((0.0, 1.0) for _ in range(num_assets))  # No short-selling, weights between 0 and 1
    result = minimize(negative_sharpe_ratio, num_assets * [1. / num_assets,], args=args,
                      method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
    return result
Open in:
  1. Run Optimization and Display Results:
python
# Optimize the portfolio
opt_results = optimize_portfolio(mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate)
opt_weights = opt_results.x

# Calculate portfolio performance metrics for the optimized weights
opt_std, opt_return, opt_sharpe = portfolio_performance(opt_weights, mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate)

# Display the results
print("Optimized Portfolio Weights:")
for ticker, weight in zip(tickers, opt_weights):
    print(f"{ticker}: {weight:.4f}")

print(f"\nAnnualized Return: {opt_return:.2f}")
print(f"Annualized Volatility: {opt_std:.2f}")
print(f"Sharpe Ratio: {opt_sharpe:.2f}")
Open in:

Interpretation of Results

The output will show the optimal weights for each stock symbol, the annualized return, annualized volatility, and the Sharpe ratio for the optimized portfolio. Here is an example of what the output might look like:

text
Optimized Portfolio Weights:
SMH: 0.1000
SOXX: 0.2000
IYW: 0.1500
XLK: 0.0500
QQQ: 0.1000
IWY: 0.1000
SPY: 0.2000
SPYV: 0.0500
IWM: 0.0500
DIA: 0.0000

Annualized Return: 0.18
Annualized Volatility: 0.12
Sharpe Ratio: 1.33

Notes

  1. Risk-Free Rate: The risk-free rate in this example is assumed to be 2%. Adjust it according to current market conditions or use a historical average.
  2. Data Frequency: This example uses daily returns. You can modify it to use weekly or monthly returns as needed.

太厉害了!

去年ChatGPT刚出来时,我也问了这些问题,没有得到满意的回答。才几个月,AI的回答近乎完美!

AI给出了答案:计算出投资分配的最佳组合百分比,Python的程序,一年回报百分比,风险百分比,Sharpe值!

我们还需要理财顾问吗?

我们还需要程序员吗?

看来Jasen Huang不是在瞎吹,真的,很多工作不久就会被AI取代了。

 

所有跟帖: 

version几? -2008VGirl- 给 2008VGirl 发送悄悄话 2008VGirl 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:30:00

ChatGPT 4.0 -parentb- 给 parentb 发送悄悄话 parentb 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:38:10

是要付钱的版本? -2008VGirl- 给 2008VGirl 发送悄悄话 2008VGirl 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:39:15

有个叫Merlin的插件 -parentb- 给 parentb 发送悄悄话 parentb 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:40:24

谢谢 -2008VGirl- 给 2008VGirl 发送悄悄话 2008VGirl 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:51:06

请教怎样用这个插件?可以在ipad上安装吗?谢谢! -bayuquan- 给 bayuquan 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/03/2024 postreply 07:16:11

估计病理科医生也会很快被淘汰了吧 -parentb- 给 parentb 发送悄悄话 parentb 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:46:49

chatgpt刚出来的时候我就说过,一些码工会被替代,一些家庭医生会被替代。 -2008VGirl- 给 2008VGirl 发送悄悄话 2008VGirl 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:53:25

不会ai还没这么灵光.很多年前就说麻醉医生会被代替结果麻醉医生收入越来越高. -5181- 给 5181 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 21:31:37

以后人类怎么生存?人人去搞AI?世界正在发生翻天覆地的变化啊! -parentb- 给 parentb 发送悄悄话 parentb 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:56:49

太牛了,以后矿工应该也会失业了,哈哈 -BrightLine- 给 BrightLine 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 19:59:09

只能投资当股东了,当工人不够格,哈哈 -BrightLine- 给 BrightLine 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:21:41

我对以后学医的前途有点担忧。Al太牛了。 -高山峻岭流水人家- 给 高山峻岭流水人家 发送悄悄话 高山峻岭流水人家 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:02:52

医生最好自己也学点,尽早把AI当作辅助工具使用。 -2008VGirl- 给 2008VGirl 发送悄悄话 2008VGirl 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:04:35

病人可以直接和AI谈话,要医生这个中介干什么? -不允许的笔名- 给 不允许的笔名 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:15:07

AI无处方权 -青裁- 给 青裁 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:16:00

不是所有病人都像我们这样聪明接受过好的教育,也就是说他们不一定知道如何和ai交流 -2008VGirl- 给 2008VGirl 发送悄悄话 2008VGirl 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:52:31

房价还会涨,Al可以取代很多东西,唯独不能取代人住在房子里。 -老朽- 给 老朽 发送悄悄话 老朽 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:29:15

AI可以设计房子,降低成本 -gccard- 给 gccard 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:39:11

设计只有很小部分,人想住的越来越宽敞,质量档次越来越好,光设计有什么用? -老朽- 给 老朽 发送悄悄话 老朽 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:42:24

房价会降 -拍浪- 给 拍浪 发送悄悄话 (21 bytes) () 06/03/2024 postreply 07:38:01

不仅设计房子,ai也能盖房子,会快很多。人型机器人会灵活很多,可以从一个地方move到另一个地方去工作。 -2008VGirl- 给 2008VGirl 发送悄悄话 2008VGirl 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 20:57:48

你当是共产主义呢? -老朽- 给 老朽 发送悄悄话 老朽 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 23:21:42

房东们可能是卖房的时候到了 -jessielxh- 给 jessielxh 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 21:16:17

你们根本都忽略了土地不可再生性,除非住火星上,有这个可能,这辈子肯定见不到。 -老朽- 给 老朽 发送悄悄话 老朽 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 23:24:46

Al再牛逼靠计算也搞不出一寸土地。 -老朽- 给 老朽 发送悄悄话 老朽 的博客首页 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 23:26:54

看什么地方的土地。如果AI横行,大部分人不工作或者移动工作。住远郊没有问题。估计湖景海景的地会好 -jessielxh- 给 jessielxh 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/03/2024 postreply 05:48:44

发达国家人口在减少;如果不算非移的话,美国人口也在下降 -玻璃坊- 给 玻璃坊 发送悄悄话 玻璃坊 的博客首页 (27 bytes) () 06/03/2024 postreply 06:14:52

以后大部分工作都没了。以前科技进步杀的是低端劳动密集型,现在通杀!我们就躺平了吧,等着全民收入 -jessielxh- 给 jessielxh 发送悄悄话 (0 bytes) () 06/02/2024 postreply 21:15:12

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