介绍使用ChatGPT模型来挖掘高频选股因子的方法和原理。讲解了GPT模型的作用和传统LSTM模型的不同之处，以及加入RLHF所带来的人类偏好理解的提升。通过聘请标注员对指令进行标注、优化模型输出结果等步骤训练得到最终的ChatGPT模型，可以进行连续对话、代码撰写等任务。同时综合上下文信息，挖掘出股票选股相关的高频因子，帮助股民进行投资决策。