文章主题：ChatGPT, 股票投资, 情感分析
新智元报道
编辑：润 拉燕
【新智元导读】论文教你用ChatGPT炒股，收益最高能到500%！
ChatGPT，要把人类基金经理也给替代了？
🏆投资新星崛起！🚀英国金融翘楚Finder近日揭秘，其创新策略下，于3月6日独辟蹊径，打造了一款ChatGPT加持的股票精选集。仅仅两个月，该投资组合已展现出强劲的增长势头，以4.93%的亮眼涨幅震惊市场！🔍分析显示，ChatGPT的智慧选择与精准洞察，为投资者带来了前所未有的收益潜力。🚀未来，Finder将继续引领潮流，用科技力量驱动金融增长，敬请期待更多惊喜！🏆#ChatGPT投资 #金融科技领航者 #成长股典范
🏆📊【数据揭示】相较于英国热门基金的黯淡战果，ChatGPT指数以其稳健实力脱颖而出——同期平均增长了0.23%，且近乎9成交易日超越市场平均水平！🔍📈在金融市场的风云变幻中，ChatGPT指数犹如一盏明灯，持续为投资者带来积极信号。它的亮眼表现不仅打破了传统基金的沉闷格局，更彰显了AI驱动投资的独特魅力。📊🏆数据背后的故事，是技术与智慧的结晶，是创新引领未来的有力证明。无论是追求稳健增值还是寻求突破，ChatGPT指数都展现出强大的吸引力和潜力。💡📈欲了解更多关于这一颠覆性指数的深度分析，以及它如何在数字化时代引领投资潮流，请随时关注我们的最新资讯。📚🚀
同样的，同期标准普尔500指数（包含美国最有价值的500家公司的指数）也只上涨了3%。
难道除了文字工作者们的岗位受到了威胁之外，「打工人」的脸面——基金经理们也要失业了吗？
未曾设想的道路
谁能想到，国外研究者还真整了篇论文出来，细致入微地探索AI炒股的能力。
🌟通过向ChatGPT提供财经新闻标题，我们可以探索它如何运用情感分析来解析市场动态。📊将新闻关键词转化为ChatGPT的指令，让它以智能角度解读每则消息的情绪色彩，从而揭示潜在的股市波动信号。📈这样一来，投资者可以更快地理解大众情绪对股票价格的影响，做出更明智的投资决策。👩💻同时，这种方法还能帮助我们分析新闻舆论对市场心理的影响，为金融策略提供洞见。🌐别忘了，保持数据隐私和信息安全哦！🏆#ChatGPT股市分析 #情感分析与投资 #智能财经洞察
🌟投资分析新纪元🔍：ChatGPT引领股价预测革命📈🚀科技巨头的最新力作ChatGPT正悄然颠覆传统金融领域，它以超凡智能解锁股票价格波动的秘密。💰通过深度学习与海量数据，ChatGPT能迅速洞察事件对股市的影响，是投资者决策的重要参考工具。🔍研究者们已开始用实际行动验证其准确性，将ChatGPT的预测结果与实际股市回报进行严谨对比。📈每一笔交易背后，ChatGPT的智慧都成为决定胜负的关键因素，它的评分系统为投资策略带来了革命性的改变。💡然而，值得注意的是，虽然ChatGPT强大，但它并非万能，投资者还需结合自身专业知识和市场动态，以确保全面分析。🌈别忘了，人工智能只是辅助，真正的决策源于对市场的深刻理解。SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT股市预测”, “智能投资工具”, “深度学习影响”, “投资策略革命”等。
研究人员表示，ChatGPT要比别的模型强多了，像什么GPT-1、GPT-2都预测的不准。
🌟揭示真相：股市预测，语言模型的新挑战🔍！研究表明，尽管AI在语言生成上日益精湛，但其对股市回报的精准预估仍需深度挖掘。🚀高级模型的崛起，无疑将推动这一领域迈向更高的准确性。但这并不意味着简单的提升就能实现飞跃，未来还需更精密的训练与验证。📊让我们期待这些智能工具能以更专业、更精确的方式服务于金融市场，为投资者带来更可靠的预测指引。🏆
🌟研究团队精心挖掘，三大数据宝藏助力分析！🌟🚀首要之选，CRSP每日收益率波动图，揭示市场脉动的精准节奏。📈_newsheadlines_紧随其后，汇聚全球热点，洞悉经济风向。📰最后但同样关键，RavenPack的数据力量，深度解析，独到见解，为决策提供智慧火花。🔍这三个数据集，犹如三位得力助手，共同构建出一个全面且深入的分析框架。💡欲了解更多，敬请关注我们，让专业引领你的洞察之旅！🚀
而数据样本的覆盖范围从2021年10月开始，到2022年12月结束。
选择这个时间段的道理也很简单。ChatGPT自己的训练数据是到2021年9月，也就是说10月之前的数据根本就不用让它预测，它自己早就知道结果如何了。所以，21年10月以后的新数据正好让ChatGPT拿来练手。
三个数据集中，CRSP的每日收益数据集包含了在美国主要的证券交易所上市的各种公司的股票的每日收益，包括股票价格、交易量和市值等数据。
其次，研究者搜集所有包含有公司名称或者股票代码的新闻，来源则是各类主要的新闻机构、金融新闻网站和社交媒体平台。
对于每家公司而言，研究人员会收集样本期间的所有新闻。
最后，RavenPack值得着重介绍一下。
自2003年以来，RavenPack一直是金融服务领域领先的数据分析供应商之一。
他们帮助企业从大量的信息中快速而轻松地有价值的部分。RavenPack的产品使客户能够提高收益、减少风险并提高运营效率。
总的来说，RavenPack的作用，就是保证喂给ChatGPT的都是有效/相关的信息。
最终，研究团队从RavenPack上匹配出4138家公司的67586条新闻标题。
同时，研究人员会给每条新闻打分，从0到100，衡量每条新闻和所提及的公司的关系。
0分意味着在新闻中是被动提到某家公司的，可能只是捎带手提了一嘴。研究人员追求的是100分的相关性。
同时，所有只介绍股市趋势的新闻也排除在外，这种新闻违背了预测的初衷。相同内容的重复报道也被研究团队规避，这样收集到的数据才能为实验更好的服务。
到这里，该收集的数据就差不多了，下一步就是该分析了。
打分制炒股
既然要让ChatGPT输出内容，那首先就是设计一个prompt出来。
研究团队使用的是以下这个prompt：
假设你是一个金融专家，且是一个有股票推荐经验的金融专家。如果这条新闻是好消息，请回答「YES」，如果是坏消息，请回答「NO」，如果不确定，请在第一行回答「UNKNOWN」，然后在下一行用一个短小精悍的句子进行阐述。
这个新闻对 _____（公司名称）的股票价格来说，在 _____ 内（短期、长期）是好是坏？
新闻标题：_____
可以看到，研究人员让ChatGPT Cosplay一个有股票推荐经验的金融专家，而横线的部分则用具体信息替代。
举个栗子：
输入新闻标题：Rimini Street在与甲骨文的诉讼案中被罚63万美元
评价对象：甲骨文股价
时间跨度：短期
ChatGPT输出的回答是这样的：
「YES。对Rimini Street的罚款会间接促进投资者的信心，相信甲骨文有能力保护自己的知识产权，维护自身产品和服务的需求提升。」
然后，研究人员会根据ChatGPT的回答进行打分。YES算1分，NO算-1分，UNKNOWN算0分。
如果关于一家公司一天之内有很多新闻，那就把分数汇总一下，输出一个平均值。
最后，再用这个预测的分数和之后真实的结果进行匹配。
散户福音！
通过利用新闻标题数据和生成的情绪得分，研究人员发现ChatGPT评估结果与样本中股票的后续每日回报之间存在很强的相关性。
而且ChatGPT的情绪评分比现有的传统的数据供应商提供的情绪指标还要能更加准确地预测股票的收益。
研究团队认为，ChatGPT之所以比现有的情绪指数好，还是要归因于强大的语言理解能力，使得它能够捕捉新闻标题中的细微差别，从而使得生成的情绪得分更为可靠。
所以将大语言模型作为工具能够提供比传统的情绪指数更好的投资参考。
研究团队还进一步发现，ChatGPT情感评分对于小盘股的收益预测能力要好于大盘股。说明对于股东套利的限制可能会降低这个策略的收益能力。
研究团队用ChatGPT生成的情绪的分来指导股票操作。
具体操作方式就是，只要有消息放出，就买入（积极消息）或者短暂卖出（消极消息）股票。
消息如果是交易时间内放出，就以当时价格进行交易，如果是交易时间之外放出，就以第二天开盘价进行交易。
（黑线代表零成本的收益，绿线代表5%的交易成本的收益，蓝线代表10%的交易成本收益，深蓝色的线代表25%的交易成本收益，红线代表市场整体收益）
这个表展示了操作的回归分析的结果，很直观地体现了第二天股票收益与ChatGPT生成的情绪得分之间的相关性。
回报率500%！？
用ChatGPT对新闻标题进行情感分析，从而预测股票收益的表现是优于主要供应商的传统情绪指数的。
说明了继续开发探索大语言模型在金融行业的应用是非常有潜力的的。
随着AI本身技术的发展，设计更复杂的模型在金融市场搞钱是一个很靠谱的事情。
宏观来看，考虑到未来如果大部分金融从业人员都使用基于大语言模型的工具进行决策，也会对金融市场的价格的形成机制，信息的传播途径，和市场稳定性产生深远的影响。
那么，具体的回报是什么样子的呢？
多空策略，即购买有好消息的公司并卖空有坏消息的公司，回报率最高，超过500%。
只做空策略，只关注卖空有坏消息的公司，回报率接近400%。
只做多的策略，只买入有好消息的公司，回报率约为50%。
当然，这个数字看着唬人，其实也就是一个理想情况。
但是，抛开冷冰冰的数字，ChatGPT的这项能力确实有很大的发挥空间。
这可能会改写股票交易，散户现在有机会获得比企业情绪分析更强大的工具。
一般来说，ChatGPT正在使其他公司倾注在专有机器学习模型中多年的工作变得过时。
它跨越了数百万美元的研发费用，任何人都可以轻松获得这种能力。
对于普通投资者来说，跑赢大盘就挺好。
对于没有很复杂金融知识和股票交易的经验的普通人，当然做不了如此复杂的分析和精度很高的操作。
那么根据开头提到的跑赢标普500的「ChatGPT投资组合」中推荐的选股策略：
低负债率
历史上持续稳定的增长
拥有能够产生竞争优势的资产。
也能挑选出不错的公司，帮助你高效配置自己的资产。
但需要注意的是，ChatGPT给出的回复并不能作为投资的事实性依据。
参考资料：
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4412788
https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/13dufss/a_chatgpt_trading_algorithm_delivered_500_returns/
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