佛羅里達大學的金融教授Alejandro Lopez-Lira表示，GPT等大型語言模型可能在預測股票價格方面有用。
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根據他在最近的論文中表示，他使用ChatGPT解析新聞標題，以判斷這些新聞對特定股票是看好還是看壞，以此來預測隔天的股票是漲還是跌。結果發現，透過ChatGPT預測股票的能力，比隨機猜測的結果要好得多。
AI會搶走金融人才的工作嗎？
這個實驗觸及了最先進AI所承諾的核心能力：憑藉更大的運算能力以及更好的資料，像GPT這樣的AI模型可能會展示出原先沒想到的「新能力」，也就是在建造這些模型時，並沒有預計會有的能力。
如果ChatGPT的這個「新能力」真的能理解金融新聞標題並判斷如何影響股票價格，那麼它可能會危及金融業的人才就業機會。根據高盛3月26日的一份報告，約有35%的金融工作面臨AI自動化風險。
Lopez-Lira說：「ChatGPT理解人類所使用的資訊這個事實，就幾乎可以確認只要市場反應不完美，有新聞報導出來，就有回報特定股票的可預測性。」
但是，這個實驗的細節也顯示了大型語言模型與很多現實世界的金融任務之間，還有一些問題需要解決。
例如，該實驗沒有包括目標價格，也沒有讓模型進行任何數學運算。實際上，ChatGPT的回答經常會「騙人」，編造數字。
而對於新聞標題的情感分析，也是目前金融業已經有的交易策略，也已經有專有資料集。
Lopez-Lira表示，他對實驗的結果感到驚訝，並補充說，目前精明的投資者，還沒有在他們的交易策略中使用ChatGPT風格的機器學習。
如何利用Chatgpt來預測股票
Lopez-Lira和他的合作夥伴Yuehua Tang，在實驗中查看了一個資料供應商提供的超過50,000個有關紐約證券交易所、納斯達克和小型股票交易所上市股票的標題。他們從2022年10月開始，這是ChatGPT的數據截止日期，這意味著AI在過去的訓練中並沒有看到或使用過這些標題。
然後，他們將新聞標題與以下提示一起輸入ChatGPT 3.5的角色扮演指令：
“Forget all your previous instructions. Pretend you are a financial expert. You are a financial expert with stock recommendation experience. Answer “YES” if good news, “NO” if bad news, or “UNKNOWN” if uncertain in the first line. Then elaborate with one short and concise sentence on the next line.”
然後，他們觀察了隔天的股票回報。
最終，Lopez-Lira發現，如果有受到新聞標題的影響時，GPT幾乎預測情況會表現得更好。而在某些情況下，GPT會以小於1%的機會，隨機挑選下一天的預測。
ChatGPT還擊敗了帶有人類情感分數的商業資料集。論文中有一個例子，顯示了某個新聞報導一個公司解決訴訟並支付罰款的標題，該標題帶有負面情感。但ChatGPT的回答正確地推斷出，這實際上對這間公司是好消息。
Lopez-Lira告訴CNBC，已經有對沖基金對他的研究感興趣，他還說，如果機構開始整合這項技術，ChatGPT預測股票走勢的能力可能會在未來幾個月內下降。
Lopez-Lira說：「隨著越來越多的人使用這些工具，市場將變得更加高效，因此可以預期回報的可預測性下降。因此我的猜測是，如果我在未來五年內進行這項練習，到第五年，將沒有可預測性。」
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