Còn quá sớm để giao trọn vẹn quyết định mua bán cho một "AI investment agent". Không phải vì công nghệ chưa đủ, mà vì cấu trúc của vấn đề không phù hợp.
-
Quyết định đầu tư không chỉ là hàm của thông tin hiện tại. Nó còn trộn lẫn niềm tin và kỳ vọng cá nhân về cổ phiếu và tương lai (mua Tesla không phải là đặt cược vào báo cáo tài chính, mà là đặt cược vào niềm tin rằng xe tự lái sẽ mở ra). LLM là bộ máy suy luận từ thông tin hiện tại, nên đầu ra của nó không phải là một vụ đặt cược mà là "bản tóm tắt thông tin hiện tại được gói thành câu chữ mua/bán". Nó có văn phong đầy chắc chắn nhưng không có niềm tin làm nền tảng cho sự chắc chắn đó. Cũng có vấn đề về tính tái lập khi câu trả lời thay đổi mỗi lần dù cùng dữ liệu và cùng câu hỏi.
-
Điều này giống với cái bẫy mà giới quant đã gặp trước đó. Bản thân quant không phải là cái bẫy (quant giỏi vẫn kiếm được tiền), mà vấn đề là giới hạn của việc tự động áp dụng các quy tắc được tối ưu theo dữ liệu quá khứ và hiện tại vào việc đặt cược cho tương lai — overfitting và phụ thuộc vào chế độ thị trường mới là vấn đề. Với agent LLM, các quy tắc bị ẩn trong trọng số nên thiếu minh bạch và cũng không thể tái lập, khiến nó rơi vào cùng cái bẫy trong điều kiện còn tệ hơn.
-
Vì vậy, vai trò phù hợp của AI không phải là ra quyết định mà là cung cấp nguyên liệu. Thu thập và sắp xếp thông tin, tính toán nhất quán, chẩn đoán mức độ lệch tập trung là phần việc của AI; còn tin vào tương lai và bóp cò vẫn là phần việc của con người. Phần lớn sai lầm trong đầu tư không xuất phát từ niềm tin mà từ nguyên liệu đầu vào (ảo tưởng về đa dạng hóa, nhầm lẫn giữa lợi suất trung bình và lợi suất kép thực tế đạt được). Khi nguyên liệu chính xác, niềm tin mới làm đúng phần việc của nó.
-
Khi chuyển nguyên tắc human-in-the-loop này vào thiết kế công cụ, hướng đi trở nên rõ ràng. Không giao việc tính toán số liệu cho LLM mà cố định bằng các quy tắc mang tính quyết định; với câu hỏi như "Khi nào đạt 300 triệu?" thì không trả lời bằng một ngày cụ thể mà bằng phân phối xác suất; các giá trị giả định như lợi suất tương lai hay biến động không để công cụ tự điền thay mà để con người nhập vào; và tập trung vào việc phơi bày thật chính xác nguyên liệu cho phán đoán (mức độ lệch tập trung, mức độ phơi nhiễm thực tế của ETF, v.v.). Không phải tư vấn, mà là chẩn đoán.
2 bình luận
Liệu so với các AI agent mã nguồn mở, dịch vụ này có giá trị kỹ thuật gì đủ để tôi trả tiền đăng ký không?
Cảm ơn câu hỏi sắc sảo. Thành thật mà nói, có rất nhiều phần có thể tự cấu hình bằng các agent mã nguồn mở, và đặc biệt những việc như tra cứu dữ liệu công khai của cổ phiếu niêm yết tại Mỹ thì phần lớn cũng có thể thay thế bằng Claude hoặc Perplexity nguyên bản. Vì vậy, tôi không nghĩ những phần “tra cứu dữ liệu” đó là giá trị mà chúng tôi bán.
Nếu thu hẹp lại, có khoảng ba điểm đáng để trả tiền và duy trì.
Các con số được máy chủ tính bằng những quy tắc tất định, chứ không phải LLM. Cùng một câu hỏi sẽ cho cùng một câu trả lời, và các giá trị lãi kép/projection không bị dao động giữa các cuộc trò chuyện. Đây là phần ngăn vấn đề về khả năng tái lập đã nói trong bài ở tầng công cụ.
Chúng tôi xử lý những việc âm thầm tốn khá nhiều công trong quá trình tính toán. Ví dụ ETF look-through cộng gộp AAPL trùng lặp trong VOO, QQQ và phần nắm giữ trực tiếp thành mức phơi nhiễm hiệu dụng trên tổng tài sản; nếu chỉ nhìn một cách ngây thơ vào mức độ tập trung theo ticker, một ETF diện rộng có thể bị đọc nhầm là “dồn hết vào một mã”. Việc gắn kết và duy trì chính xác phần này là một công việc. Monte Carlo FIRE projection cũng tương tự.
Đây là trục mà LLM nguyên bản về mặt cấu trúc không nhìn thấy được. Đó là trạng thái danh mục đầu tư thực tế của tôi (Claude/Perplexity nguyên bản không thấy tài sản tôi đang nắm giữ), và phần định giá nhất quán đa tiền tệ cho cả các tài sản không niêm yết ở Mỹ như tiền đặt cọc jeonse, vàng KRX, cổ phần chưa niêm yết. Khẩu vị rủi ro hay mục tiêu cũng được ghi nhớ vượt ra ngoài từng cuộc trò chuyện.
Tóm lại, giá trị không nằm ở một “agent ra quyết định tốt hơn”, mà là cho phép bạn gắn ngay tầng nguyên liệu này vào Claude/ChatGPT để dùng mà không cần tự thiết lập và duy trì. Nếu bạn là người sẽ tự xây và tự duy trì thì không nhất thiết phải đăng ký, còn bản thân chức năng sổ cái là miễn phí, nên có lẽ cách chính xác nhất là dùng thử rồi đánh giá xem tầng phân tích có xứng đáng hay không.