佛羅里達大學(xué)金融學(xué)教授A(yíng)lejandro Lopez Lira表示，大型語(yǔ)言模型在預測股價(jià)方面可能很有用。

他在最近一篇未經(jīng)審查的論文中表示，在使用ChatGPT分析新聞標題對一只股票是利好還是利空時(shí)，他發(fā)現ChatGPT預測次日回報方向的能力遠好于隨機水平。

這項實(shí)驗觸及了圍繞最先進(jìn)人工智能的核心：借助更強大的計算機和更好的數據集——比如支持ChatGPT的計算機和數據集——這些人工智能模型可能會(huì )顯示出“全新的能力”，或者是在構建時(shí)沒(méi)有最初計劃的能力。

【資料圖】

如果ChatGPT能夠顯示出從金融新聞中分析新聞的全新能力，以及它們可能如何影響股價(jià)，這可能會(huì )使金融業(yè)的高薪工作面臨風(fēng)險。高盛曾在3月26日的一份報告中估計，約35%的金融工作面臨被人工智能自動(dòng)化替代的風(fēng)險。

Lopez Lira表示：“事實(shí)上，ChatGPT能夠理解對人類(lèi)有意義的信息。這就意味著(zhù)，如果市場(chǎng)沒(méi)有對信息做出完美的反應，那么ChatGPT就可以預測回報?！?/p>

但實(shí)驗的細節也表明，所謂的“大型語(yǔ)言模型”距離能夠勝任金融行業(yè)的工作還有很長(cháng)的路要走。

例如，這個(gè)實(shí)驗沒(méi)有包括目標價(jià)格，也沒(méi)有讓模型做任何數學(xué)運算。事實(shí)上，正如微軟(MSFT.US)在今年早些時(shí)候的一次公開(kāi)演示中所了解到的那樣，ChatGPT風(fēng)格的技術(shù)經(jīng)常會(huì )編造數字。由于已經(jīng)存在私有的數據集，對新聞標題的情緒分析也早已被視為一種可行的交易策略。

Lopez Lira表示，他對這一結果感到驚訝，并補充道，這表明老練的投資者還沒(méi)有在交易策略中使用類(lèi)似ChatGPT的機器學(xué)習技術(shù)。

Lopez Lira稱(chēng)：“這肯定會(huì )對金融分析師的就業(yè)前景產(chǎn)生一些影響。問(wèn)題是，今后我是希望付錢(qián)給分析師，還是把文本信息放在模型?”

實(shí)驗是如何進(jìn)行的

在實(shí)驗中，Lopez Lira及其合伙伙伴Yuehua Tang查看了來(lái)自一家數據供應商關(guān)于紐約證券交易所、納斯達克和一家小盤(pán)股交易所上市公司的5萬(wàn)多條新聞標題。這些新聞始于2022年10月，也就是在ChatGPT訓練數據的截止日期之后，這意味著(zhù)該引擎在訓練中沒(méi)有看到或使用過(guò)這些新聞標題。

他們將標題與以下提示一起輸入ChatGPT 3.5：“忘掉之前的所有指示。假定你是一位金融專(zhuān)家，一位有股票推薦經(jīng)驗的金融專(zhuān)家。在第一行中，如果是好消息，回答‘是’;如果是壞消息，回答‘否’;如果不確定，回答‘未知’。然后在下一行中用簡(jiǎn)短的句子進(jìn)行闡述?！?/p>

然后，他們觀(guān)察了股票在接下來(lái)交易日的回報。

最終，Lopez-Lira發(fā)現，在獲得新聞標題信息之后，該模型在幾乎所有情況下表現得更好。具體而言，他發(fā)現，在獲得新聞標題信息后，模型隨機選擇第二天走勢的概率低于1%。

在情緒評分方面，ChatGPT也擊敗了商業(yè)數據集。研究人員表示，論文中的一個(gè)例子顯示了一個(gè)關(guān)于一家公司解決訴訟并支付罰款的標題，這在傳統分析中被認為是負面的，但ChatGPT的回應正確地認為這實(shí)際上是個(gè)好消息。

Lopez Lira表示，已經(jīng)有對沖基金聯(lián)系他，希望了解更多關(guān)于他的研究。他還表示，隨著(zhù)機構開(kāi)始整合ChatGPT技術(shù)，如果未來(lái)幾個(gè)月該技術(shù)預測股票走勢的能力下降，他也不會(huì )感到驚訝。

這是因為該實(shí)驗只研究了下一個(gè)交易日的股價(jià)，而大多數人都認為，市場(chǎng)可能在消息公布的幾秒鐘內就已經(jīng)將其影響反映在股價(jià)中。

Lopez Lira表示：“隨著(zhù)越來(lái)越多的人使用這類(lèi)工具，市場(chǎng)將變得更加有效，因此你可以預期回報的可預測性會(huì )下降。所以我的猜測是，如果我進(jìn)行這個(gè)測試，五年之后回報率的可預測性將為是零?！?/p>

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