ChatGPT能解美联储密码,抢走金融分析师饭碗?学渣勿入,它已超Bert,预测股价能一针见血!

ChatGPT与保险 2年前 (2023) lida
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文章主题:关键词: ChatGPT, 美联储, 股市分析, 金融分析师

666ChatGPT办公新姿势,助力做AI时代先行者!

  来源:华尔街见闻

  可判断美联储“鹰鸽”,股市“利空”也能识别。

  生成式AI风暴来袭,ChatGPT会抢走金融分析师的饭碗吗?

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📚🔥最新研究揭示Fed动态!ChatGPT助手深入解析“鹰鸽”信号,🔥💰股市波动的秘密藏于每条新闻背后。👀两篇学术论文揭示了Fed言论与市场情绪的微妙互动,让投资者们紧跟政策脉搏,稳操胜券。🎓ChatGPT不仅提升了分析效率,更开启了金融知识的新篇章。欲了解更多,敬请关注!🌍SEO优化提示:使用行业术语、关键词如”鹰鸽政策”、”股票市场动态”等,同时适当增加表情符号以提升可读性。

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  破解美联储“谜语”,ChatGPT遥遥领先

🎓研究人员于4月10日以《ChatGPT挑战Fed口风?》为主题,进行了深度探讨,他们巧妙地利用了里士满联储的量化监督与研究团队的力量,对GPT-3模型能否精准解读联邦储备政策的意图进行了实际检验。这项研究旨在揭示AI在金融语境下的智慧与局限,引发了对于未来货币政策透明度和隐私保护的深入思考。🌟

两位研究者通过随机选取FOMC公告中的500个句子作为样本,对它们的政策倾向进行了精准分类,分别标记为鸽派(-1),基本鸽派(-0.5),中性(0),基本鹰派(0.5)和鹰派(1),这项严谨的分析旨在揭示市场情绪与央行政策之间的微妙动态。

🌟研究人员巧妙地利用了GPT的多分类能力,将政策立场扩展到五个选项(鸽派、中立、鹰派等),以精确评估其对美联储政策变化微妙差异的理解程度。这样不仅提升了分析的深度,也让模型的表现更具挑战性。🔍

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  为提高人类参照组的精确度,这些句子由三名人类审核员独立打标签,计算每个标签下对应句子的数量,再取三个结果的平均值。

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  与ChatGPT一起参加考试的还有其他神经网络语言模型(NLP),包括谷歌Bert大模型,金融情绪词典Loughran & McDonald(LM)、 Henry以及日常语言情绪词典Mohammad和Turney。

  测试分成两部分。研究人员先是让机器考生在不进行样本学习的情况下参加测试,然后,又让它们学习400个句子的分类之后再处理剩下的100个句子。

  结果显示,无论是否“裸考”,ChatGPT对美联储讲话的态度解读在所有机器考生中是最贴近人类的。

  先来看“裸考”的结果。

  GPT-3打出的标签与人类最为匹配,尤其是“鸽派”、“基本鹰派”和“鹰派”标签。

  Bert大大高估了“鸽派”句子的数量,情绪词典则大大低估了“鸽派”或“基本鹰派”“鸽派”句子的数量。

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  为缩小研究结果的误差,研究人员又计算了结果的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE),比较准确度和Kappa系数(用于一致性检验的指标)。

  研究人员还采用了F1分数和均衡准确率(均为机器学习模型评估指标)来进一步提高研究的准确度。

  结果显示,GPT-3成绩遥遥领先其他机器。

  它产生的MAE和RMSE误差值最小,准确度和Kappa系数最高,就连F1分数和均衡准确率也大多高于其他机器。

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  Bert模型虽然表现不及GPT-3,但好于情绪词典。

  接下来再看充分学习后的考试成绩。

  不出所料,GPT-3又是第一名,且成绩明显提高。

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  其中最亮眼的是,MAE误差值几乎是“裸考”成绩的一半,精确度提高了近 1.5 倍,Kappa系数增加了一倍以上。

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  GPT-3的表现确实惊艳。

  以美联储2013年5月的一份声明中的措辞为例。

  美联储表示:“总的来说,最近几个月劳动力市场状况有所改善,但失业率仍然居高不下。”

  ChatGPT的分类是“基本鸽派”,与分析师的结果完全一致。

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  研究人员惊叹道:

撇开分类不谈,GPT模型能够解释为什么某个句子要以某种方式被标记,这是一种超越任何现有NLP模型的能力,对研究人员来说意义非凡。

  报告最后,研究人员将GPT-4与GPT-3进行了比较,发现在多数情况下,前者在“破译”美联储讲话方面有着更强的能力。

  以下面的句子为例,美联储说:

鉴于目前通胀率低于2%,委员会将仔细监测实现通胀目标的进展。

  GPT-3将其判为“中性”,而GPT-4则判为“基本鸽派”,更接近分析师给予的“鸽派”分类。

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  还能预测股价?

  来自佛罗里达大学的两位研究人员近期公布了一篇题为《ChatGPT可以预测股价走势吗?回报的可预测性和大型语言模型》的论文。

  这项研究基本上就是,让ChatGPT去判断新闻对于公司股价是利好、利空还是无关,研究人员根据ChatGPT解读出的结果,来预测公司股票价格的走势。

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  这实际上与解码美联储声明的研究大同小异。

  研究人员提示ChatGPT:

假装你是金融专家,是具有股票推荐经验的金融专家。如果以下新闻是好消息,请回答“是”,如果是坏消息,请回答“否”,如果不确定,请回答“未知”。

  然后,研究人员要求ChatGPT用一句话简要说明该消息在短期/长期对于某公司的股价是好还是坏。

  研究人员将ChatGPT的回答转化为相应的数字,“是”“否”和“未知”分别对应1、-1和0。如果某家公司某一天有多条大新闻,研究人员将把这些数字进行平均计算。

  最后,研究人员通过ChatGPT打出的分数分析第二天的股票回报,并对其打分进行线性回归分析。

  注意,研究使用的数据是2021年晚些时候之后的,因为这段时间的数据是ChatGPT大数据训练中不包括的。

  以甲骨文的一条新闻为例:

Rimini Street(企业软件产品和服务提供商)在甲骨文的案件中被罚款63万美元。

  这一新闻是利好还是利空甲骨文?

  ChatGPT的回应:

是(对应的数字为1),对Rimini Street的罚款可能会增强投资者对甲骨文保护其知识产权的信心,并增加对其产品和服务的需求。

  因此,ChatGPT认为这一消息对甲骨文股价有利。

  相比之下,Ravenpack 给出的负面情绪评分为-0.52,表明该新闻被认为是利空的。

  研究最终发现,ChatGPT打出的情绪分数与股票走势在统计意义上具有较强的相关性。不过,GPT-1、GPT-2 和Bert等更基础的模型则无法准确预测。

  结果还表明,ChatGPT 模型在预测股市回报方面优于RavenPack等现有的情绪分析方法。

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  基于这一结果,研究人员认为,未来的研究应关注理解大语言模型(LLM)获得预测能力的机制。

  通过确定像ChatGPT这样的模型成功预测股票回报的因素,研究人员可以开发更有针对性的策略来改善这些模型,并最大化它们在金融领域的效用。

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责任编辑:李桐

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