ChatGPT還在繼續顛覆金融圈。

佛羅里達大學金融學教授Alejandro Lopez-Lira表示，ChatGPT能夠更好地預測股市漲跌。

Lopez-Lira教授和搭檔Yuehua Tang在最近發表的論文中指出，他們利用ChatGPT來分析新聞標題，以此判斷該標題對于股市來說是好是壞。

(資料圖片)

結果顯示，ChatGPT對于新聞影響及股市第二天回報的預測能力比隨機預測要好得多。

這個實驗也觸及到了當前關于最先進人工智能的核心問題——AI大模型出現了人們不可預測的能力。這一被稱之為"涌現"的現象的出現，在一定程度上是失控的。

與此同時，如果ChatGPT在不斷訓練過程中，可以越發準確的理解財經新聞，并判斷它們將如何影響股價，華爾街精英們的工作面臨的風險越來越大。

高盛曾在3月26日的一份報告中指出，他們預計約35%的金融工作將面臨被人工智能取代的風險。該行交易員Rich Privorotsky感慨道：“我們的時間都是AI借給我們的?！?/p>

Lopez-Lira表示他也對實驗結果頗感震驚，認為當前投資者尚未將ChatGPT的機器學習納入他們的交易策略中：

從監管的角度來看，如果我們讓ChatGPT只讀取頭條新聞，那么頭條新聞將變得更加重要。我們需要思考是否每個人都應該使用像GPT這樣的機器。

同時，這肯定會對金融分析師的就業產生一些影響。

對ChatGPT的實驗過程

在這個實驗中，Lopez-Lira和搭檔Tang利用了兩個主要數據集進行分析：證券價格研究中心（CRSP）的每日回報和RavenPack（數據供應商）提供的5萬多個涉及到股票市場的標題。

考慮到ChatGPT的訓練數據截止至2021年9月，Lopez-Lira選取的標題日期為2021年10月—2022年12月，從而更準確地評估其預測能力。

隨后，他們要求ChatGPT扮演一個有一定經驗的金融專家的角色，將這些標題與以下提示一起輸入到GPT—3.5中：

忘記以前的所有指令，假設你是一位金融專家，且有一定的股票推薦經驗。

如果新聞對股價有利，回答 "YES"；如果不好，則回答 "NO"，如果不確定則回答 "UNKNOWN"。

并在下一行中用一句簡短而簡潔的話作進一步解釋。

Forget all your previous instructions. Pretend you are a financial expert. You are a financial expert with stock recommendation experience.

Answer “YES” if good news, “NO” if bad news, or “UNKNOWN” if uncertain in the first line. Then elaborate with one short and concise sentence on the next line.

最終，Lopez-Lira發現，在提供新聞頭條信息的情況下，ChatGPT模型在所有情況下的預測都比沒有信息時更準確。

具體而言，他們發現這個模型選擇下一個交易日的走勢，隨機準確率不到1％，而有了新聞標題信息后準確率更高。

研究論文中的一個例子展示了一個關于公司解決訴訟案并支付罰款的標題，該標題具有負面情感，但是ChatGPT的回答正確地推斷出這實際上是好消息。

Lopez-Lira在接受媒體采訪時表示，當前已有對沖基金與他取得聯系，以了解更多關于研究的細節：

如果機構開始整合這項技術，ChatGPT預測股票走勢的能力在未來幾個月可能會下降，這并不奇怪。

Lopez-Lira解釋稱，這是因為該實驗僅測試了ChatGPT對股票在下一個交易日的價格走勢的判斷，而市場很可能在新聞公布后幾秒鐘內就已經定價了：

“隨著越來越多的人使用這些工具，市場將變得更加有效率，因此預計收益的可預測性會下降。

所以我猜測，如果我運行這個實驗，在接下來的五年中，到第五年，將沒有任何收益可預測性。”

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