شات جي بي تي يحول استثمار 100 دولار إلى أرباح تتفوق على وول ستريت
شهدت تجربة شاب أمريكي في السابعة عشرة من عمره نجاحًا لافتًا حين استخدم “شات جي بي تي” لإدارة استثماراته بمبلغ 100 دولار فقط، حيث تفوقت محفظته على مؤشرات وول ستريت خلال أربعة أسابيع بشكل ملحوظ. أثبتت هذه التجربة أن استخدام الذكاء الاصطناعي عبر شات جي بي تي يمكن أن يحقق أداءً متميزًا في استثمار الأسهم الصغيرة، مع اتباع استراتيجيات مدروسة لإدارة المخاطر واختيار الأسهم المناسبة.
كيف ساعد “شات جي بي تي” في إدارة محفظة استثمارية صغيرة بذكاء
بدأ ناثان سميث من أوكلاهوما استخدام “شات جي بي تي” كأداة استشارية لاختيار الأسهم بدقة، حيث استثمر 100 دولار في شركات أمريكية صغيرة بقيمة سوقية أقل من 300 مليون دولار. وكانت الصفقات تُنفذ يدويًا مرة واحدة أسبوعيًا طبقًا لتوصيات الذكاء الاصطناعي، بينما تتبع ناثان الأداء باستخدام برامج Python وبيانات Yahoo Finance لضمان دقة المراقبة. هذه المنهجية سمحت له بالتحكم الكامل في خطوات الاستثمار، مما جعل محفظته تحقق عائدًا بنسبة 23.8% مقارنة بمؤشرات الأسهم الرئيسية مثل راسل 2000 التي ارتفعت بنسبة 3.9% فقط.
استراتيجيات “شات جي بي تي” لإدارة المخاطر وتحقيق الأرباح المستدامة
ارتكز الذكاء الاصطناعي على تطبيق مبادئ الانضباط والاستراتيجية للحفاظ على رأس المال وتقليل المخاطر، حيث استخدم أمر وقف الخسارة لبيع الأسهم التي تهبط تحت حد معين، كما وزع الاستثمارات على رهانات صغيرة بدلًا من المجازفة بمبالغ كبيرة دفعة واحدة. إضافة إلى ذلك، اتخذ “شات جي بي تي” قرارات مبكرة للخروج من بعض الأسهم لتثبيت الأرباح قبل أي انعكاس محتمل في السوق. مثال على ذلك كان سهم CADL الذي شكل نحو نصف أرباح المحفظة، حيث نجح الذكاء الاصطناعي في الخروج منه قبل انخفاض قيمته، ما يعكس قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات مشابهة لوعي المستثمرين المحترفين.
تحليل أداء المحفظة ونتائج استخدام “شات جي بي تي” في الاستثمار القصير الأمد
مع نهاية فترة الأربعة أسابيع، استطاعت المحفظة أن تحقق ربحًا يقارب 25 دولارًا من أصل 100 دولار، وهو معدل نمو لافت لفترة زمنية قصيرة. لم يقتصر ناثان على متابعة الأرباح فقط، بل اعتمد مؤشرات مالية متخصصة مثل نسبة سورتينو التي سجلت 2.00، ما يشير إلى عوائد مرتفعة مع تقلبات سلبية منخفضة نسبيًا. هذه الأرقام تؤكد أن استراتيجيات “شات جي بي تي” لم تكن تعتمد على المقامرة بل على حسابات دقيقة للمخاطر والعوائد. على الرغم من ذلك، لا بد من التنويه أن هذه التجربة قصيرة المدى ليست مؤشرًا قويًا لضمان نفاذ هذه الاستراتيجية على المدى الطويل، حيث أظهرت دراسات أكاديمية أن أداء الذكاء الاصطناعي قد يتراجع مع توسيع حجم الاستثمارات أو زيادة مدة التطبيق.
| المؤشر | العائد خلال 4 أسابيع |
|---|---|
| محفظة ناثان (بـ “شات جي بي تي”) | 23.8% |
| مؤشر راسل 2000 | 3.9% |
| صندوق التكنولوجيا الحيوية XBI | 3.5% |
- الاستثمار في شركات صغيرة بقيمة سوقية أقل من 300 مليون دولار
- تنفيذ الصفقات يدويًا وفق توصيات “شات جي بي تي” مرة أسبوعيًا
- استخدام أوامر وقف الخسارة للتحكم في المخاطر
- توزيع الاستثمارات على رهانات صغيرة بدلاً من مجازفة كبيرة
- مراقبة الأداء بدقة عبر أدوات تحليل مالية وبرمجيات متخصصة
يبقى تفاعل ناثان مع هذه التجربة مستمرًا عبر منصات مثل Reddit وGitHub، حيث يشارك تقاريره وإعداداته التفصيلية، ما يتيح للآخرين اختبار قدرة الذكاء الاصطناعي على إدارة محافظ استثمارية صغيرة وبديلة. ومع هذا، لا يغفل عن التنبيه إلى أن تجربة “شات جي بي تي” هذه لا تعبر عن نصيحة استثمارية، وإنما محاولة لاختبار النتائج العملية والواقعية لإدارة المحفظة بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي في بيئة السوق الحقيقية.