佛羅里達(dá)大學(xué)金融學(xué)教授Alejandro Lopez Lira表示，大型語言模型在預(yù)測(cè)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(biāo)題對(duì)一只股票是利好還是利空時(shí)，他發(fā)現(xiàn)ChatGPT預(yù)測(cè)次日回報(bào)方向的能力遠(yuǎn)好于隨機(jī)水平。
這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)觸及了圍繞最先進(jìn)人工智能的核心：借助更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和更好的數(shù)據(jù)集——比如支持ChatGPT的計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)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(gòu)建時(shí)沒有最初計(jì)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(xiǎn)。高盛曾在3月26日的一份報(bào)告中估計(jì)，約35%的金融工作面臨被人工智能自動(dòng)化替代的風(fēng)險(xiǎn)。
Lopez Lira表示：“事實(shí)上，ChatGPT能夠理解對(duì)人類有意義的信息。這就意味著，如果市場(chǎng)沒有對(duì)信息做出完美的反應(yīng)，那么ChatGPT就可以預(yù)測(cè)回報(bào)?！?/p>
但實(shí)驗(yàn)的細(xì)節(jié)也表明，所謂的“大型語言模型”距離能夠勝任金融行業(yè)的工作還有很長(zhǎng)的路要走。
例如，這個(gè)實(shí)驗(yàn)沒有包括目標(biāo)價(jià)格，也沒有讓模型做任何數(shù)學(xué)運(yùn)算。事實(shí)上，正如微軟(MSFT.US)在今年早些時(shí)候的一次公開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(shù)字。由于已經(jīng)存在私有的數(shù)據(jù)集，對(duì)新聞標(biāo)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(duì)這一結(jié)果感到驚訝，并補(bǔ)充道，這表明老練的投資者還沒有在交易策略中使用類似ChatGPT的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
Lopez Lira稱：“這肯定會(huì)對(duì)金融分析師的就業(yè)前景產(chǎn)生一些影響。問題是，今后我是希望付錢給分析師，還是把文本信息放在模型?”
實(shí)驗(yàn)是如何進(jìn)行的
在實(shí)驗(yàn)中，Lopez Lira及其合伙伙伴Yuehua Tang查看了來自一家數(shù)據(jù)供應(yīng)商關(guān)于紐約證券交易所、納斯達(dá)克和一家小盤股交易所上市公司的5萬多條新聞標(biāo)題。這些新聞始于2022年10月，也就是在ChatGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)的截止日期之后，這意味著該引擎在訓(xùn)練中沒有看到或使用過這些新聞標(biāo)題。
他們將標(biāo)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家，一位有股票推薦經(jīng)驗(yàn)的金融專家。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，他們觀察了股票在接下來交易日的回報(bào)。
最終，Lopez-Lira發(fā)現(xiàn)，在獲得新聞標(biāo)題信息之后，該模型在幾乎所有情況下表現(xiàn)得更好。具體而言，他發(fā)現(xiàn)，在獲得新聞標(biāo)題信息后，模型隨機(jī)選擇第二天走勢(shì)的概率低于1%。
在情緒評(píng)分方面，ChatGPT也擊敗了商業(yè)數(shù)據(jù)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(biāo)題，這在傳統(tǒng)分析中被認(rèn)為是負(fù)面的，但ChatGPT的回應(yīng)正確地認(rèn)為這實(shí)際上是個(gè)好消息。
Lopez Lira表示，已經(jīng)有對(duì)沖基金聯(lián)系他，希望了解更多關(guān)于他的研究。他還表示，隨著機(jī)構(gòu)開始整合ChatGPT技術(shù)，如果未來幾個(gè)月該技術(shù)預(yù)測(cè)股票走勢(shì)的能力下降，他也不會(huì)感到驚訝。
這是因?yàn)樵搶?shí)驗(yàn)只研究了下一個(gè)交易日的股價(jià)，而大多數(shù)人都認(rèn)為，市場(chǎng)可能在消息公布的幾秒鐘內(nèi)就已經(jīng)將其影響反映在股價(jià)中。
Lopez Lira表示：“隨著越來越多的人使用這類工具，市場(chǎng)將變得更加有效，因此你可以預(yù)期回報(bào)的可預(yù)測(cè)性會(huì)下降。所以我的猜測(cè)是，如果我進(jìn)行這個(gè)測(cè)試，五年之后回報(bào)率的可預(yù)測(cè)性將為是零?！?/p>
