《好消息！AI精准确预测股价？坏消息！华尔街分析师要失业？》

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导读：

• 金融学教授说，大型语言模型在预测股票价格时可能是有用的。ChatGPT还击败了有人类情绪评分的商业数据集。

• 实验触及了围绕最先进的人工智能的承诺的核心： 有了更大的计算机和更好的数据集，-这些人工智能模型可能会显示出 "突发能力"，或者说在建造时并没有计划的能力。

• 高盛在一份说明中估计，大约35%的金融工作面临着人工智能自动化淘汰的风险。

• 成熟的投资者还没有在他们的交易策略中使用ChatGPT式的机器学习。

佛罗里达大学的金融学教授Alejandro Lopez-Lira说，大型语言模型在预测股票价格时可能是有用的。

他在最近一篇未经评论的论文中说，他用ChatGPT来解析新闻标题对股票是好是坏，并发现ChatGPT预测第二天收益方向的能力比随机的要好得多。

这项实验触及了围绕最先进的人工智能的承诺的核心： 有了更大的计算机和更好的数据集--比如为ChatGPT提供动力的数据集--这些人工智能模型可能会显示出 "突发能力"，或者说在建造时并没有计划的能力。

如果ChatGPT能够显示出理解金融新闻头条的新兴能力，以及它们可能对股票价格产生的影响，它可能会使金融业的高薪工作面临风险。

高盛在3月26日的一份说明中估计，大约35%的金融工作面临着被人工智能自动化的风险。

Lopez-Lira说，ChatGPT正在理解为人类准备的信息，这一事实几乎可以保证，如果市场没有做出完美的反应，就会有回报的可预测性。

但该实验的具体情况也表明，所谓的 "大型语言模型 "离能够完成许多金融任务还有多远。

例如，该实验没有包括目标价格，也没有让模型做任何数学运算。事实上，ChatGPT式的技术经常会编造数字，正如微软在今年早些时候的公开演示中了解到的那样。对头条新闻的情绪分析作为一种交易策略也很好理解，这个已经有了专有的数据集。

Lopez-Lira说他对这些结果感到惊讶，并补充说这些结果表明，成熟的投资者还没有在他们的交易策略中使用ChatGPT式的机器学习。

"在监管方面，如果我们有计算机只是阅读头条新闻，头条新闻将更加重要，我们可以看到是否每个人都应该有机会使用GPT这样的机器，"洛佩兹-里拉说。"第二，它肯定会对金融分析师的就业状况产生一些影响。问题是，我是否要支付分析师？还是我可以直接把文本信息放在模型中？"

实验是如何进行的呢？在实验中，Lopez-Lira和他的伙伴Yuehua Tang查看了来自数据供应商的5万多条关于纽约证券交易所、纳斯达克和一个小盘股交易所的公开股票的头条新闻。他们从2022年10月开始--在ChatGPT的数据截止日期之后，这意味着引擎在训练中没有看到或使用这些头条。

然后，他们将这些头条新闻与以下提示一起输入ChatGPT 3.5："忘记你以前所有的指示。假设你是一个金融专家。你是一个有股票推荐经验的金融专家。如果是好消息就回答 "YES"，如果是坏消息就回答 "NO"，如果不确定就回答 "UNKNOWN"，在第一行。然后在下一行用一个短小精悍的句子进行阐述。"然后他们观察了股票在接下来的交易日中的回报。

最终，Lopez-Lira发现，在几乎所有的情况下，当有新闻标题的时候，模型的表现都更好。具体来说，他发现该模型在随机挑选第二天的走势时，与根据新闻标题进行挑选时相比，有不到1%的可能性。

ChatGPT还击败了有人类情绪评分的商业数据集。研究人员表示，论文中的一个例子显示了一个关于公司解决诉讼并支付罚款的标题，该标题具有负面情绪，但ChatGPT的反应正确地推断出这实际上是一个好消息。

Lopez-Lira告诉媒体，对冲基金已经与他联系，以了解更多关于他的研究。他还说，如果ChatGPT预测股票走势的能力在未来几个月随着机构开始整合这项技术而下降，他也不会感到惊讶。

这是因为该实验只考察了下一个交易日的股票价格，而大多数人都会认为市场可能在消息公开后的几秒钟内就已经定价了。

"随着越来越多的人使用这类工具，市场将变得更加有效，所以你会预期回报的可预测性会下降，"Lopez-Lira说。"所以我的猜测是，如果我进行这个练习，在未来五年内，到第五年，回报可预测性将为零。"

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