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即將解鎖炒股技能?最新研究顯示ChatGPT可分析美聯(lián)儲講話,預(yù)測股票走勢

   日期:2023-04-18     來源:新浪科技     評論:0    
標(biāo)簽: ChatGPT 人工智能 科技
  北京時(shí)間4月18日早間消息,據(jù)報(bào)道,將ChatGPT應(yīng)用于金融行業(yè)的第一批學(xué)術(shù)研究正在到來。從初步結(jié)果來看,過去幾個(gè)月對ChatGPT的高度期待是合理的。
 
  本月新發(fā)表的兩篇論文介紹了,如何將ChatGPT用于與金融市場分析相關(guān)的任務(wù)。一篇是讓ChatGPT分析美聯(lián)儲講話是鷹派還是鴿派,另一篇是讓ChatGPT判斷財(cái)經(jīng)新聞對一只股票的影響是有利還是不利。
 
  ChatGPT通過了這兩項(xiàng)測試。這表明,在將包括新聞、Twitter貼文和演講記錄等文字內(nèi)容轉(zhuǎn)化為交易信號方面,技術(shù)可能已經(jīng)向前邁出了重大一步。

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  這個(gè)轉(zhuǎn)化過程在華爾街并不是什么新鮮事,量化分析師長期以來一直使用支撐聊天機(jī)器人的語言模型來指導(dǎo)各種策略。但最新的研究表明,OpenAI開發(fā)的技術(shù)在解析細(xì)微差別和上下文方面達(dá)到了全新水平。
 
  量化對沖基金Man AHL的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人斯拉維?馬里諾夫(Slavi Marinov)表示:“這是少數(shù)幾個(gè)炒作的話題變成現(xiàn)實(shí)的案例之一。”多年來,該公司一直在使用自然語言處理技術(shù)來處理包括財(cái)報(bào)和Reddit貼文在內(nèi)的文字內(nèi)容。
 
  第一篇論文題為《ChatGPT能否破譯美聯(lián)儲講話》。在這篇論文中,美聯(lián)儲的兩名研究人員發(fā)現(xiàn),在判斷央行的聲明是鴿派還是鷹派方面,ChatGPT最接近人類。里士滿聯(lián)儲的安妮?倫德加德?漢森(Anne Lundgaard Hansen)和索菲亞?卡辛尼克(Sophia Kazinnik)的研究表明,ChatGPT在這方面擊敗了來自谷歌的模型BERT以及基于詞典的分類法。
 
  ChatGPT甚至能夠以一種類似美聯(lián)儲自己分析師的方式,解釋其對美聯(lián)儲政策講話的分類。美聯(lián)儲分析師的解讀被作為這項(xiàng)研究的基準(zhǔn)。
 
  以2013年5月美聯(lián)儲講話中的一句話為例:“總的來說,近幾個(gè)月勞動力市場狀況有所改善,但失業(yè)率仍居高不下。”人工智能解釋說,這句話是鴿派的,因?yàn)樗砻鹘?jīng)濟(jì)還沒有完全復(fù)蘇。這與分析師布萊森的結(jié)論類似,他在論文中被描述為“一名24歲男性,非常聰明并且有好奇心”。
 
  第二篇論文題為《ChatGPT能否預(yù)測股價(jià)走勢?回報(bào)的可預(yù)測性和大語言模型》。佛羅里達(dá)大學(xué)的亞歷桑德羅?洛佩斯-利拉(Alejandro Lopez-Lira)和唐月華(Yuehua Tang)讓ChatGPT假裝成金融專家,解讀財(cái)經(jīng)新聞標(biāo)題。他們使用的是2021年末之后的新聞,ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒有包括這段時(shí)間的內(nèi)容。
 
  研究發(fā)現(xiàn),ChatGPT給出的判斷與相應(yīng)股票的隨后走勢在統(tǒng)計(jì)上存在關(guān)聯(lián)。這表明,ChatGPT能正確解析新聞標(biāo)題的含義。
 
  論文中的一個(gè)例子讓ChatGPT判斷新聞“Rimini Street在與甲骨文的訴訟中被罰款63萬美元”對甲骨文是有利還是不利。ChatGPT認(rèn)為是有利的,因?yàn)檫@一處罰“可能會增強(qiáng)投資者對甲骨文保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)能力的信心,并增加行業(yè)對甲骨文產(chǎn)品和服務(wù)的需求”,
 
  對大多數(shù)資深的量化分析師來說,使用自然語言處理技術(shù)來衡量一只股票在Twitter上的受歡迎程度,或是對該公司的最新新聞進(jìn)行分析,已經(jīng)成為司空見慣的操作。但ChatGPT展示的進(jìn)步似乎將打開全新的信息世界,并幫助更廣泛的金融專業(yè)人士更容易地使用這類技術(shù)。
 
  對馬里諾夫來說,目前人工智能的閱讀能力幾乎和人類一樣好,這并不令人驚訝,但ChatGPT可能會加速技術(shù)應(yīng)用的進(jìn)程。
 
  當(dāng)Man AHL首次構(gòu)建模型時(shí),這只量化對沖基金需要手動將每句話標(biāo)記為對一項(xiàng)資產(chǎn)是正面或負(fù)面,為人工智能提供解釋語言的范本。隨后,該公司將整個(gè)流程變成了游戲,對參與者進(jìn)行排名,計(jì)算他們對每一句話的認(rèn)可程度,這樣讓所有員工都可以參與進(jìn)來。
 
  這兩篇新論文表明,ChatGPT甚至可以在沒有經(jīng)過專門訓(xùn)練的情況下完成類似任務(wù)。美聯(lián)儲的研究表明,這種所謂的無訓(xùn)練學(xué)習(xí)已經(jīng)超過了以前的技術(shù),在根據(jù)一些具體例子對其進(jìn)行微調(diào)后,技術(shù)還會變得更好。
 
  馬里諾夫之前也是一家自然語言處理創(chuàng)業(yè)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人。他說:“以前,你必須自己標(biāo)注數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在,你可以通過為ChatGPT設(shè)計(jì)正確的提示來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注。”
 
 
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