據(jù)報道，將ChatGPT應用于金融領域的第一波學術研究浪潮到來——從初步結果來看，過去幾個月的炒作是有道理的。本月有兩篇將人工智能聊天機器人應用于市場相關任務的新論文發(fā)表，一項是解讀美聯(lián)儲的聲明是鷹派還是鴿派，另一項是判斷頭條新聞對某只股票是利好還是利空。ChatGPT在兩項測試中都表現(xiàn)出色，表明該技術在將新聞報道、推文和演講稿等大量文字轉化為交易信號方面，可能邁出了重大一步。

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當然，這一過程在華爾街并不新鮮，長期以來，量化分析師一直在使用支持聊天機器人的語言模型來制定許多策略。但這些研究結果表明，OpenAI開發(fā)的技術在解析細微差別和上下文方面達到了一個新水平。

Man AHL 機器學習負責人 Slavi Marinov 表示：“這是炒作成真的罕見案例之一?！倍嗄陙恚琈an AHL一直在使用自然語言處理技術來讀取財報和Reddit帖子等文本。

在第一篇題為《ChatGPT能否解讀美聯(lián)儲表態(tài)?》的文章中，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)邦儲備銀行的Anne Lundgaard Hansen和Sophia Kazinnik的研究表明，它擊敗了谷歌常用的BERT模型，以及基于字典的分類法。ChatGPT甚至能夠以類似于美聯(lián)儲自己的分析師的方式解釋其對美聯(lián)儲政策聲明的分類。

在第二篇題為《ChatGPT能否預測股價走勢?回報可預測性和大型語言模型》的文章中，佛羅里達大學的Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang讓 ChatGPT作為金融專家來解讀企業(yè)新聞頭條。他們使用了2021年底之后的新聞，這段時間沒有包含在聊天機器人的訓練數(shù)據(jù)中。

研究發(fā)現(xiàn)，ChatGPT給出的答案與該股隨后的走勢在統(tǒng)計上存在關聯(lián)，這表明該技術能夠正確分析新聞的含義。

在讓ChatGPT判斷標題為“Rimini Street在與甲骨文的訴訟中被罰款63萬美元”的新聞對甲骨文是好還是壞的例子中，ChatGPT解釋說，這是積極的，因為罰款“可能會增強投資者對甲骨文保護其知識產(chǎn)權能力的信心，并增加對其產(chǎn)品和服務的需求?！?/p>

在 Marinov 看來，雖然機器現(xiàn)在的閱讀能力幾乎和人一樣好，這并不令人驚訝，但ChatGPT有可能加快技術應用的進程。

當Man AHL首次建立模型時，這家量化對沖基金手動將每個句子標記為對一項資產(chǎn)是正面或負面，以便為人工智能提供解釋語言的范本。然后，公司將整個過程變成了一個游戲，對參與者進行排名，并計算他們對每句話的贊同程度，以便所有員工都能參與進來。

這兩篇新論文表明，ChatGPT甚至不需要專門訓練就可以完成類似的任務。美聯(lián)儲的研究表明，這種所謂的零次學習已經(jīng)超越了之前的技術，但根據(jù)一些具體例子對其進行微調會使其變得更好。

Marinov表示:“以前你必須自己給數(shù)據(jù)貼上標簽?，F(xiàn)在你可以通過為ChatGPT設計正確的提示來完成工作。”

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