佛羅里達大學金融學教授 Alejandro Lopez-Lira 表示，大型語言模型在預測股價時可能很有用，他使用 ChatGPT 模型分析新聞標題，判斷其對股票的利空或利多，發現 ChatGPT 預測隔日股票報酬的準確度比隨機猜測高得多。
阿列杭德羅·洛佩茲-利拉（Alejandro Lopez-Lira）是佛羅里達大學（University of Florida）的一名財務學教授，他表示大型語言模型可能在預測股票價格方面很有用。
他使用ChatGPT解析新聞標題，以確定它們對股票的好壞，他在最近的未經審查的論文中表示，ChatGPT預測下一天收益方向的能力比隨機更好。
這次實驗觸及了最先進人工智能承諾的核心：隨著更大的計算機和更好的數據集（例如驅動ChatGPT的數據集），“新出現的能力”或當建立它們時原本沒有計劃的能力可能會顯示出來。
如果ChatGPT能夠表現出理解金融新聞標題及其對股票價格可能產生的影響的新出現能力，它可能會對金融行業的高薪工作構成威脅。根據高盛（Goldman Sachs）3月26日的一份報告，大約35％的金融工作面臨被人工智能自動化的風險。
“ChatGPT能夠理解為人類而設的信息，這幾乎保證了如果市場反應不完美，就會有回報可預測性，”Lopez-Lira說。
但該實驗的具體內容也顯示了所謂的“大型語言模型”在許多金融任務上離實現還有多遠。
例如，這次實驗沒有包括目標價格，也沒有讓模型進行任何數學計算。事實上，ChatGPT風格的技術經常會編造數字，正如微軟今年早些時候在公開演示中發現的那樣。通過新聞標題進行情感分析也已經被證明是一種交易策略，專有數據集已經存在。
洛佩茲-利拉表示，他對實驗結果感到驚訝，並補充說，這表明複雜的投資者還沒有在交易策略中使用像ChatGPT這樣的機器學習。
“從監管方面來看，如果我們有電腦只讀標題，那麼標題就會更加重要，我們可以看到每個人是否應該有像GPT這樣的機器的訪問權限，”洛佩茲-利拉說。“第二，這肯定會對金融分析師行業的就業產生一些影響。問題是，我想支付分析師的費用嗎？還是我可以把文字信息放在模型中？”
實驗如何進行？
在這次實驗中，洛佩茲-利拉和他的搭檔唐悅華查看了來自數據供應商的50,000多條有關紐約證券交易所、納斯達克和小市值交易所的公共股票的標題。他們開始於2022年10月，這是ChatGPT的數據截止日期，這意味著引擎沒有在訓練中看到或使用那些標題。
然後，他們將這些標題與以下提示一起輸入到ChatGPT 3.5中：“忘記你之前的所有指示。假裝你是一個金融專家。你是一位擁有股票推薦經驗的金融專家。第一行回答“Yes”表示好消息，“No”表示壞消息，或者“Unknown”表示不確定。然後用一句簡短而簡潔的話解釋下一行。”
他們研究了隔日股票的回報情況。
最終，洛佩斯-利拉發現，當 ChatGPT 接收到新聞標題時，在幾乎所有情況下，模型的表現都更好。具體來說，他發現，當 ChatGPT 接收到新聞標題時，其隨機猜測隔日股票的走勢的機率小於 1%，而不是隨機猜測隔日股票的走勢。
ChatGPT 還擊敗了具有人類情感分數的商業數據集。其中一個例子是一條關於一家公司解決訴訟並支付罰款的新聞標題，該標題具有負面情感，但 ChatGPT 的回應在研究人員看來是正面的。
洛佩斯-利拉告訴 CNBC，對他的研究感興趣的對象包括對沖基金。他還表示，隨著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，這一點不會讓他感到驚訝。
這是因為實驗僅觀察了下一個交易日的股價變化，而大多數人會預期市場在新聞公開幾秒鐘後已經定價。
洛佩斯-利拉說：“隨著越來越多的人使用這些工具，市場將變得更加高效，因此你會預期回報可預測性會下降。因此，我的猜測是，如果我在接下來的五年內再次進行這個實驗，到第五年時，回報的可預測性將會降至零。”
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