ChatGPT Das Modell prognostiziert eine Aktienmarktrendite von 500 % über einen Zeitraum von 20 Jahren
In Kürze
Leute von der University of Florida haben eine Studie veröffentlicht, die das postuliert ChatGPT kann Börsentrends zuverlässig vorhersagen.
Anhand von Daten und Nachrichten (Schlagzeilen) von öffentlichen Märkten von Oktober 2021 bis Dezember 2022 zeigten ihre Tests, dass Handelsmodelle darauf basieren ChatGPT kann in diesem Zeitraum Renditen von über 500 % erwirtschaften.
Diese Zahlen stehen in deutlichem Kontrast zu der Rendite von -12 % beim Kauf und Halten des S&P 500 ETF im gleichen Zeitraum.
Eine Studie über öffentliche Märkte veröffentlicht Forscher der University of Florida haben herausgefunden, dass Handelsmodelle darauf basieren ChatGPT kann über einen Zeitraum von 500 Jahren Renditen von bis zu 20 % erzielen, ein starker Gegensatz zum S&P 500 ETF, der im gleichen Zeitraum eine Rendite von -12 % erzielte. Diese Studie hat die Grenzen der künstlichen Intelligenz (KI) in der Finanzprognose erweitert.
Das Forschungsteam nutzte eine Stimmungsanalyse von Schlagzeilen, um ein Handelsmodell zu erstellen. Die Wissenschaftler entwickelten ChatGPT, ein Sprachmodell, um zu bestimmen, ob Schlagzeilen gut, schlecht oder neutral waren. Anschließend berechneten sie numerische Punktzahlen auf der Grundlage ChatGPT's Einschätzung und auf Korrelationen zwischen den Bewertungen und den täglichen Aktienrenditen getestet.
Die Ergebnisse ihrer Tests waren eindeutig: ChatGPT zeigte im Vergleich zu anderen Methoden der Stimmungsanalyse eine überlegene Leistung. Darüber hinaus ist die Leistung des GPT-4 Die Punktzahl war höher als GPT-3, während GPT-3 Es wurde festgestellt, dass die Gesamtrendite höher ist.
Diese Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung komplexer Sprachmodelle zur Finanzentscheidung die Renditen der Aktienmärkte genauer vorhersagen und die Leistung quantitativer Analysen verbessern kann Trading-Strategien. Die Forschung zeigte auch, dass dies vorhersagbar ist Aktienmarktrenditen ist besonders bei kleinen Beständen von Vorteil. Dies deutet darauf hin, dass es möglicherweise Marktineffizienzen gibt, die Arbitragemöglichkeiten bieten.
Die Pionierforscher der University of Florida haben den Grundstein für eine disruptive Ära der Finanz-KI gelegt. Anlageentscheidungen, die auf komplexen Sprachmodellen basieren, könnten den Risikoträgern, die sich frühzeitig an dieser Welle beteiligen, enorme Renditen bescheren. In Zukunft wird KI wahrscheinlich zu einem Eckpfeiler der Börsenprognose werden, und diese Studie hat einen Meilenstein gesetzt, der die Genauigkeit und Streuung der Renditen solcher Modelle demonstriert.
Könnte ein ChatGPT Modell sagt wirklich Aktienmarktrenditen voraus?
Die Möglichkeit von ChatGPT und andere große Sprachmodelle In dieser Studie wird untersucht, wie man Aktienmarktrenditen anhand einer Stimmungsanalyse von Schlagzeilen vorhersagt. Forscher nutzen ChatGPT um festzustellen, ob eine bestimmte Schlagzeile eine gute, schlechte oder irrelevante Nachricht für den Aktienkurs eines Unternehmens ist, und um einen numerischen Wert zu berechnen, der einen positiven Zusammenhang zwischen diesen dokumentiert.ChatGPTPartituren“ und folgende tägliche Börsenrenditen.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einführung fortschrittlicher Sprachmodelle in Investitionsentscheidungsprozesse zu genaueren Vorhersagen führen und die Wirksamkeit quantitativer Analysen verbessern kann Handelsmethoden. Die Vorhersehbarkeit konzentriert sich auf kleinere Aktien und ist bei Unternehmen mit negativen Nachrichten stärker ausgeprägt, was eher auf Arbitragegrenzen als auf Marktineffizienzen zurückzuführen ist. Das Ziel dieses Projekts ist es, herauszufinden, ob es Modelle gibt, die es noch nie gegeben hat trainiert Wer Renditen prognostiziert, kann lernen, dies zu tun.
Die Ergebnisse haben erhebliche Konsequenzen für die Beschäftigungslandschaft der Finanzbranche, da sie zu einer Änderung der Methodik für Marktprognosen und Investitionsentscheidungen führen können. Es leistet auch mehrere wichtige Beiträge, einschließlich der Unterstützung von Regulierungsbehörden und politischen Entscheidungsträgern beim Verständnis der mögliche Vorteile und Risiken Im Zusammenhang mit der zunehmenden Einführung von LLMs auf den Finanzmärkten unterstützt es Vermögensverwalter und institutionelle Anleger durch die Bereitstellung empirischer Belege für die Wirksamkeit von LLMs bei der Vorhersage von Börsenrenditen und trägt zum größeren akademischen Diskurs über Anwendungen künstlicher Intelligenz im Finanzwesen bei. Die Ergebnisse haben weitreichende Auswirkungen, die über den unmittelbaren Kontext der Börsenprognosen hinausgehen.
- Diesen Monat Bloomberg freigegeben ein Forschungsbericht, der die Entwicklung von Bloomberg ankündigtGPT, ein groß angelegtes Modell der künstlichen Intelligenz. Das Modell wird anhand einer breiten Palette von Finanzdaten trainiert und zur Verbesserung aktueller Finanz-NLP-Aufgaben wie Nachrichtenklassifizierung, Stimmungsanalyse, Entitätserkennung und Fragebeantwortung verwendet.
- Es wird erwartet, dass es neue Möglichkeiten in Bezug auf die Datenorganisation bietet, beispielsweise die Unterstützung von Kunden beim Durchsuchen der beeindruckenden Datenmengen von Bloomberg Terminal. Das Modell übertrifft bereits offene Modelle ähnlicher Größe, die sich auf finanzielle Verarbeitungsaufgaben natürlicher Sprache konzentrieren. Das Unternehmen freut sich, Bloomberg nutzen zu könnenGPT bestehende NLP-Workflows zu verbessern und gleichzeitig neue Wege zu finden, dies auszudrücken Modell zum Arbeiten Kunden begeistern. Die Veröffentlichung von BloombergGPT ist ein großer Fortschritt für die Finanzbranche, da es Finanzanalysten und Investoren ermöglicht, Markttrends, einzelne Aktien und andere wichtige Finanzinformationen besser zu verstehen.
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Über den Autor
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
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