Нове дослідження, проведене професорами фінансів з Університету Флориди, показує потенційну цінність ChatGPT для прогнозування руху фондового ринку.
У дослідженні понад 50 000 заголовків новин про компанії, починаючи з жовтня 2021 року, були передані чат-боту, який оцінив, чи є новина доброю, поганою або такою, що не має відношення до цін на акції компанії. Використовуючи аналіз настроїв, чат-бот згенерував "оцінку ChatGPT", яку потім проаналізували, щоб визначити, чи була вона передбачуваною для показників фондового ринку компаній наступного дня.
Рекомендуємо прочитати:
ChatGPT і кінець знайомого нам кодування
Штучний інтелект від Google раптово заговорив мовою, якій його ніхто не навчав
Дослідження виявило значну позитивну кореляцію між показниками ChatGPT та динамікою акцій на наступний день для проаналізованих компаній. Компанії з вищими показниками, як правило, мали кращі результати, ніж компанії з нижчими показниками. ChatGPT перевершив традиційні методи аналізу настроїв, які також використовували дані із заголовків новин та соціальних мереж для прогнозування руху акцій.
Дослідники дійшли висновку, що включення передових мовних моделей, таких як ChatGPT, у процеси прийняття інвестиційних рішень може призвести до більш точних прогнозів і підвищити ефективність кількісних торгових стратегій. Дослідження продемонструвало, що традиційні моделі не надають додаткової прогностичної сили в порівнянні з оцінками настроїв, отриманими за допомогою ChatGPT. Ці результати свідчать про те, що ChatGPT може бути перспективним інструментом для інвесторів, які прагнуть передбачити майбутні рухи на фондовому ринку.
Хоча потенційне використання ChatGPT та інших передових мовних моделей для прогнозування прибутковості фондового ринку є багатообіцяючим, на ринку існують побоювання щодо ризиків, які вони можуть становити, якщо не забезпечать очікуваної точності та допомоги. Незважаючи на це застереження, Bloomberg нещодавно випустив нову мовну модель на основі GPT під назвою BloombergGPT, яка навчається на наборі даних, що складається з англомовних фінансових документів, новин, звітів, прес-релізів та соціальних мереж. Компанія стверджує, що ця нова модель покращить існуючі завдання обробки природної мови, такі як аналіз настроїв, класифікація новин, генерація заголовків, відповіді на запитання та інші завдання, пов'язані із запитами.
Bloomberg – не єдина компанія, що впроваджує інновації. Компанії по всьому світу відчайдушно прагнуть інтегрувати штучний інтелект у свої існуючі бізнес-моделі, але пропозиція обмежена. Саме тому GenesisAI створює ринок, який допоможе будь-якому бізнесу інтегрувати штучний інтелект в існуючу модель, і залучає мільйони доларів від роздрібних інвесторів, щоб зробити це можливим.
Джим Сімонс з Renaissance Technologies був піонером у використанні машинного навчання для створення алгоритмів, які дозволили комп'ютерам приймати інвестиційні рішення, використовуючи минулі дані з мінімальною участю людини. Але ці фірми не повністю перейшли на автоматизовані операції з використанням передових методів штучного інтелекту (ШІ), таких як самонавчання або навчання з підкріпленням. Замість цього вони продовжують покладатися на передові статистичні дані та підхід "спочатку теорія".
Незважаючи на будь-які побоювання, використання штучного інтелекту у фінансовій галузі стрімко зростає і може стати справжньою зміною правил гри в індустрії.
