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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(huà),預測股票走勢

2023年4月18日 10:15  新浪科技  

北京時(shí)間 4 月 18 日早間消息,據報道,將 ChatGPT 應用于金融行業(yè)的第一批學(xué)術(shù)研究正在到來(lái)。從初步結果來(lái)看,過(guò)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(chǎng)分析相關(guān)的任務(wù)。一篇是讓 ChatGPT 分析美聯(lián)儲講話(huà)是鷹派還是鴿派,另一篇是讓 ChatGPT 判斷財經(jīng)新聞對一只股票的影響是有利還是不利。

ChatGPT 通過(guò)了這兩項測試。這表明,在將包括新聞、Twitter 貼文和演講記錄等文字內容轉化為交易信號方面,技術(shù)可能已經(jīng)向前邁出了重大一步。

這個(gè)轉化過(guò)程在華爾街并不是什么新鮮事,量化分析師長(cháng)期以來(lái)一直使用支撐聊天機器人的語(yǔ)言模型來(lái)指導各種策略。但最新的研究表明,OpenAI 開(kāi)發(fā)的技術(shù)在解析細微差別和上下文方面達到了全新水平。

量化對沖基金 Man AHL 的機器學(xué)習負責人斯拉維・馬里諾夫(Slavi Marinov)表示:“這是少數幾個(gè)炒作的話(huà)題變成現實(shí)的案例之一!倍嗄陙(lái),該公司一直在使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)處理包括財報和 Reddit 貼文在內的文字內容。

第一篇論文題為《ChatGPT 能否破譯美聯(lián)儲講話(huà)》。在這篇論文中,美聯(lián)儲的兩名研究人員發(fā)現,在判斷央行的聲明是鴿派還是鷹派方面,ChatGPT 最接近人類(lèi)。里士滿(mǎn)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(lái)自谷歌的模型 BERT 以及基于詞典的分類(lèi)法。

ChatGPT 甚至能夠以一種類(lèi)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(huà)的分類(lèi)。美聯(lián)儲分析師的解讀被作為這項研究的基準。

以 2013 年 5 月美聯(lián)儲講話(huà)中的一句話(huà)為例:“總的來(lái)說(shuō),近幾個(gè)月勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況有所改善,但失業(yè)率仍居高不下!比斯ぶ悄芙忉屨f(shuō),這句話(huà)是鴿派的,因為它表明經(jīng)濟還沒(méi)有完全復蘇。這與分析師布萊森的結論類(lèi)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 能否預測股價(jià)走勢?回報的可預測性和大語(yǔ)言模型》。佛羅里達大學(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(zhuān)家,解讀財經(jīng)新聞標題。他們使用的是 2021 年末之后的新聞,ChatGPT 的訓練數據中沒(méi)有包括這段時(shí)間的內容。

研究發(fā)現,ChatGPT 給出的判斷與相應股票的隨后走勢在統計上存在關(guān)聯(lián)。這表明,ChatGPT 能正確解析新聞標題的含義。

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(wàn)美元”對甲骨文是有利還是不利。ChatGPT 認為是有利的,因為這一處罰“可能會(huì )增強投資者對甲骨文保護知識產(chǎn)權能力的信心,并增加行業(yè)對甲骨文產(chǎn)品和服務(wù)的需求”,

對大多數資深的量化分析師來(lái)說(shuō),使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)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(jiàn)慣的操作。但 ChatGPT 展示的進(jìn)步似乎將打開(kāi)全新的信息世界,并幫助更廣泛的金融專(zhuān)業(yè)人士更容易地使用這類(lèi)技術(shù)。

對馬里諾夫來(lái)說(shuō),目前人工智能的閱讀能力幾乎和人類(lèi)一樣好,這并不令人驚訝,但 ChatGPT 可能會(huì )加速技術(shù)應用的進(jìn)程。

當 Man AHL 首次構建模型時(shí),這只量化對沖基金需要手動(dòng)將每句話(huà)標記為對一項資產(chǎn)是正面或負面,為人工智能提供解釋語(yǔ)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,計算他們對每一句話(huà)的認可程度,這樣讓所有員工都可以參與進(jìn)來(lái)。

這兩篇新論文表明,ChatGPT 甚至可以在沒(méi)有經(jīng)過(guò)專(zhuān)門(mén)訓練的情況下完成類(lèi)似任務(wù)。美聯(lián)儲的研究表明,這種所謂的無(wú)訓練學(xué)習已經(jīng)超過(guò)了以前的技術(shù),在根據一些具體例子對其進(jìn)行微調后,技術(shù)還會(huì )變得更好。

馬里諾夫之前也是一家自然語(yǔ)言處理創(chuàng )業(yè)公司的聯(lián)合創(chuàng )始人。他說(shuō):“以前,你必須自己標注數據,F在,你可以通過(guò)為 ChatGPT 設計正確的提示來(lái)實(shí)現數據標注!

編 輯:章芳
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