เทรนด์ลงทุนผ่าน AI กำลังมาแรง! เหล่าเทรดเดอร์กว่า 28,000 ราย ทดลองซื้อหุ้นตามคำแนะนำของ ChatGPT ว่าจะสามารถสร้างผลตอบแทนระดับ 500% ขึ้นไปได้ในอนาคตหรือไม่
จากข้อมูลล่าสุดของเว็บไซต์ The GPT Portfolio วันนี้ (6 มิถุนายน) เผยว่าเหล่าเทรดเดอร์กว่า 28,000 ราย ได้นำเงินลงทุนมูลค่ารวมกันราว 18 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 630 ล้านบาท เข้าซื้อหุ้น 20 ตัว ผ่านโปรเจกต์ The GPT Portfolio ที่ใช้เทคโนโลยี AI ของ ChatGPT ในการคัดเลือกหุ้น เพื่อทดสอบว่าจะสามารถทำผลตอบแทนระดับ 500% ขึ้นไปในได้อนาคตหรือไม่
โดย The GPT Portfolio ถูกพัฒนาขึ้นมาจาก Autopilot (แพลตฟอร์ม Copy Trade) ที่นำเทคโนโลยี AI สุดล้ำแห่งยุคอย่าง ChatGPT มาใช้สำหรับการวิเคราะห์ข่าวสารและบทความทางธุรกิจมากกว่า 10,000 บทความในทุกสัปดาห์ เพื่อคัดเลือกบริษัทที่ดีที่สุด 100 บริษัท
ภายหลังจากได้หุ้นจำนวน 100 บริษัทดังกล่าวมาแล้วนั้นก็จะถูกคัดเลือกต่อไปอีกให้เหลือเพียง 20 บริษัทที่มีงบการเงินดีที่สุด ที่เหมาะสมสำหรับการลงทุน ซึ่งคำสั่งการซื้อและขายหุ้นรายการที่มีการคัดเลือกเข้ามาใหม่จะมีการจัดสรรทุกๆ 3-5 วัน
ซึ่งโปรเจกต์ดังกล่าวเกิดขึ้นมาเพื่อทดลองตามงานวิจัยทางด้านการลงทุนและ AI ของมหาวิทยาลัยฟลอริดาที่ชี้ว่า ระบบการเทรดหุ้นของ ChatGPT นั้นจะสามารถทำผลตอบแทนได้สูงถึง 500% ซึ่งอยู่ในระดับที่มากกว่าโมเดลที่เหล่าเฮดจ์ฟันด์กำลังใช้กันอยู่ในปัจจุบันด้วยซ้ำ
และจากการวิเคราะห์ของ GPT Portfolio ประจำสัปดาห์ที่ผ่านมา (30 พฤษภาคม) ได้แนะนำหุ้นจำนวน 20 บริษัท ตัวอย่างเช่น
- Microsoft (MSFT)
- Vertex Pharmaceuticals Incorporated (VRTX)
- Trade Desk Inc (TTD)
- Booz Allen Hamilton Holding Corporation (BAH)
- Broadcom Inc (AVGO)
- Graco Inc (GGG)
- Kroger Co (KR)
- KLA Corp (KLAC)
- Intuitive Surgical Inc (ISRG)
- Murphy USA Inc (MUSA)
- Palantir Technologies Inc (PLTR)
- Ford Motor Co (F)
- Exelixis Inc (EXEL)
- Photronics Inc (PLAB)
- Axon Enterprise Inc (AXON)
- Crown Castle Inc (CCI)
- Tesla Inc (TSLA)
ในขณะเดียวกันนั้น JPMorgan สถาบันการเงินชั้นนำของโลกก็กำลังพัฒนาระบบ AI สำหรับการลงทุนของตัวเองอยู่ด้วยเช่นกัน ภายใต้ชื่อการค้า ‘IndexGPT’ ที่จะนำ AI มาช่วยในการคัดเลือกและวิเคราะห์หุ้นหรือหลักทรัพย์ตามความต้องการของลูกค้า
การลงทุนมีความเสี่ยง ผู้ลงทุนควรศึกษาบริษัทที่จะลงทุนและความเสี่ยงต่อการเสียเงินดังกล่าวก่อนลงทุนเสมอ
อ้างอิง:
