ChatGPT API 可以整理公开信息、解释指标和生成研究代码，但不能可靠“判断下一只股票一定涨跌”。如果模型没有最新、可验证的数据，它可能补写价格、财报或新闻；即使接入实时数据，语言模型给出的方向也必须经过独立回测、交易成本和风险限制验证。
先把问题改成可检验任务
不要问“明天会涨吗”，改成：“根据截至某日期的已知数据，按固定规则输出特征、信号和不确定性；不得使用未来数据。”把数据日期、市场、复权方式和缺失值处理写清。模型负责生成候选规则，计算仍由确定性程序完成。
建立不偷看未来的回测
- 按时间排序数据，用较早区间生成规则和调参，用更晚区间做独立测试。
- 每个时点只能使用当时已经公开的信息；财报发布时间不能用报告期末代替。
- 计入手续费、滑点、停牌和无法成交，不能只比较理论收盘价。
- 与买入持有和随机规则比较，记录收益、最大回撤、换手率和样本数。
OpenAI 评测最佳实践强调用贴近真实分布的固定测试评估模型。股票任务还要特别防止未来数据泄漏和只展示成功区间。
识别预测幻觉
| 检查 | 失败信号 |
|---|---|
| 事实来源 | 给出无法打开的新闻、错误代码或不存在的财报数字 |
| 时间边界 | 在历史时点使用后来才公布的信息 |
| 重复运行 | 同样数据和规则却给出互相矛盾的方向 |
| 风险说明 | 只谈收益，不报告回撤、成本和失败样本 |
OpenAI 安全最佳实践建议高风险用途保留人工复核。涉及真实资金时，应由具备资质的人判断，并遵守适用的证券规则。
常见问题
问：回测赚钱是否代表可以实盘？不代表。参数可能过拟合，市场结构会变化，实盘还有成交和流动性风险。先做滚动样本外测试与纸面交易。
本文不构成投资建议，没有获取实时行情，也未执行任何回测或交易；示例只用于识别模型预测的验证边界。
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