Twitter-Nutzer starten eine 3-Millionen-Dollar-Challenge, um herauszufinden, ob ChatGPT Kann Hedgefonds schlagen
In Kürze
Eine 3-Millionen-Dollar-Herausforderung begann mit Twitter-Nutzer das entkernt ChatGPT gegen Hedgefonds in einem neuartigen Kampf der Bots ist der neueste Trend auf den Finanzmärkten.
1500 Menschen haben sich bereits für die Challenge angemeldet ChatGPT stellt automatisch eine weitere Million Dollar zur Verfügung.
Die Entwickler haben einen Jailbreak durchgeführt ChatGPT Damit es Aktiennachrichtenartikel scannt und relevante Trends findet, um dies zu erreichen.
Der neueste Trend auf den Finanzmärkten ist eine von Twitter-Nutzern gestartete 3-Millionen-Dollar-Challenge ChatGPT in einem einzigartigen Kampf der Bots gegen die Hedgefonds antreten. Bisher haben sich 1,500 Menschen der Herausforderung angeschlossen, und jetzt werden weitere Millionen Dollar eingesetzt ChatGPT auf Autopilot. Während die Aufregung zunimmt, stellen sich viele Fragen zum Wie ChatGPT kann die Hedgefonds erfolgreich herausfordern und die Märkte übertreffen.
Die erste Herausforderung bestand darin, zu bekommen ChatGPT im finanziellen Kontext handeln. Um dies zu erreichen, basieren die Entwickler auf Deep Learning Algorithmus hat einen Jailbreak durchgeführt, damit Aktiennachrichtenartikel analysiert und relevante Trends identifiziert werden können. Um die aktuellsten Daten und Erkenntnisse zu erhalten, stellten die Entwickler zur Verfügung ChatGPT mit aktuellen makroökonomischen Informationen wie BIP, Arbeitslosenquote, Inflationsrate, Zinssätzen und Immobilienmarktindikatoren. Um einzelne Aktien zu analysieren, extrahierten die Entwickler die neuesten Nachrichtenartikel für alle börsennotierten Aktien mit einer Marktkapitalisierung von mehr als 300 Millionen US-Dollar, analysierten dann die Schlagzeilen und extrahierten mithilfe von die positive oder ungünstige Stimmung ChatGPT API.
Schließlich kauften die Entwickler das Top 20 Aktien, unter Verwendung wöchentlicher oder monatlicher Durchschnittswerte, und führten ihre Analyse durch, um sie zu kaufen und etwa drei Tage lang zu halten, bevor sie ihren automatisierten Prozess wiederholten.
Die Initiative war bisher sehr erfolgreich und brachte über 3 Millionen Dollar ein. Während die Spannung, wer als Sieger hervorgehen wird, zunimmt, warten Investoren und Zuschauer gleichermaßen gespannt auf das Ergebnis ChatGPT Herausforderung, in der Hoffnung, dass die neue Technik die Hedgefonds und Re-Fonds schlagen wirddefine die Zukunft des automatisierten Handels. In der Zwischenzeit müssen die Leute einfach Popcorn essen und den Bots beim Kampf zusehen.
Kürzlich 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. Das Forschungsteam nutzte eine Stimmungsanalyse von Schlagzeilen, um ein Handelsmodell zu erstellen, und die Ergebnisse zeigten dies ChatGPT zeigte im Vergleich zu anderen Stimmungsanalysemethoden eine überlegene Leistung. Darüber hinaus ist die Leistung des GPT-4 Die Punktzahl war höher als die der GPT-3, Während die GPT-3 Es wurde festgestellt, dass die Gesamtrendite höher ist.
Diese Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung komplexer Sprachmodelle zum Treffen finanzieller Entscheidungen bei der Prognose helfen kann Aktienmarktrenditen genauer und verbessern die Leistung quantitativer Handelsstrategien. Das zeigte auch die Recherche Vorhersage des Lagerbestands Marktrenditen sind besonders für kleine Aktien von Vorteil, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise Marktineffizienzen gibt, die Arbitragemöglichkeiten bieten. 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.
Im April, Bloomberg angekündigt die Gründung von BloombergGPT, ein umfangreiches Modell für künstliche Intelligenz. Das Modell wird aktuelle Finanz-NLP-Aufgaben wie Nachrichtenklassifizierung, Stimmungsanalyse, Entitätserkennung und Fragebeantwortung verbessern. Es wird auf eine Vielzahl von Finanzdaten trainiert. Es wird erwartet, dass es neue Optionen für die Organisation von Daten eröffnet, beispielsweise die Möglichkeit, Benutzern die Navigation durch die erstaunlichen Datenmengen im Bloomberg Terminal zu ermöglichen. Das Modell bietet bereits eine bessere Leistung als offene Finanzmodelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache vergleichbarer Größe. Das Unternehmen ist bestrebt, Bloomberg zu nutzenGPT um aktuelle NLP-Verfahren zu verbessern und gleichzeitig neue Ideen zu entwickeln, wie man dieses Modell nutzen kann, um Kunden zu begeistern.
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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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