ChatGPT Le modèle prédit des rendements boursiers de 500 % sur une période de 20 ans
En bref
Des gars de l'Université de Floride ont publié une étude postulant que ChatGPT peut prédire de manière fiable les tendances du marché boursier.
En utilisant des données et des nouvelles (titres) des marchés publics d'octobre 2021 à décembre 2022, leurs tests ont montré que les modèles de trading basés sur ChatGPT peut générer des rendements supérieurs à 500 % pendant cette période.
Ces chiffres contrastent fortement avec le rendement de -12 % sur l'achat et la détention de l'ETF S&P 500 au cours de la même période.
Une étude des marchés publics publié par des chercheurs de l'Université de Floride a découvert que les modèles commerciaux basés sur ChatGPT peut générer des rendements allant jusqu'à 500 % sur une période de 20 ans, un contraste frappant avec l'ETF S&P 500, qui a rapporté -12 % sur la même période. Cette étude a repoussé les limites de l'intelligence artificielle (IA) dans la prévision financière.
L'équipe de recherche a utilisé l'analyse des sentiments des titres de l'actualité pour construire un modèle de trading. Les scientifiques ont développé ChatGPT, un modèle de langage, pour déterminer si les titres des actualités étaient bons, mauvais ou neutres. Ils ont ensuite calculé des scores numériques basés sur ChatGPTet testé pour les corrélations entre les scores et les rendements quotidiens des actions.
Les résultats de leurs tests étaient catégoriques : ChatGPT ont démontré des performances supérieures par rapport aux autres méthodes d'analyse des sentiments. Par ailleurs, les performances du GPT-4 le score était supérieur à GPT-3, tandis que GPT-3 s’est avéré avoir un rendement global plus élevé.
Ces résultats montrent que l'utilisation de modèles de langage complexes pour prendre des décisions financières peut prévoir les rendements boursiers avec plus de précision et améliorer les performances des analyses quantitatives. stratégies de négociation. La recherche a également montré que la prévision rendements boursiers est particulièrement bénéfique pour les petits stocks. Cela indique qu'il peut y avoir des inefficacités du marché qui offrent des opportunités d'arbitrage.
Les chercheurs pionniers de l'Université de Floride ont jeté les bases d'une ère perturbatrice de l'IA financière. La prise de décision d'investissement alimentée par des modèles de langage complexes pourrait fournir des rendements démesurés aux preneurs de risques à bord de cette vague précoce. À l'avenir, l'IA deviendra probablement la pierre angulaire des prévisions boursières, et cette étude a posé un jalon démontrant l'exactitude et la dispersion des rendements de ces modèles.
Un pourrait ChatGPT modèle prédit-il vraiment les rendements boursiers ?
La possibilité de ChatGPT et d'autres grands modèles de langage dans la prévision des rendements boursiers via l'analyse du sentiment des titres de l'actualité est étudiée dans cette recherche. Les chercheurs utilisent ChatGPT pour déterminer si un titre donné est une bonne, une mauvaise ou une mauvaise nouvelle pour le cours de l'action d'une entreprise et calculer un score numérique, documentant une association positive entre ces "ChatGPTnotes » et suivantes rendements boursiers quotidiens.
Les résultats indiquent que l'introduction de modèles de langage avancés dans les processus décisionnels d'investissement peut entraîner des prévisions plus précises et améliorer l'efficacité des analyses quantitatives. méthodes de trading. La prévisibilité est concentrée sur les actions plus petites et plus perceptible dans les entreprises avec des nouvelles défavorables, compatibles avec les limites d'arbitrage plutôt que les inefficacités du marché. Le but de ce projet est de voir si des modèles qui n'ont jamais été qualifié à prévoir les rendements peuvent apprendre à le faire.
Les résultats ont des conséquences importantes sur le paysage de l'emploi dans le secteur financier, car ils peuvent entraîner un changement dans la méthodologie utilisée pour la prévision du marché et la prise de décision en matière d'investissement. Il apporte également plusieurs contributions importantes, notamment en aidant les régulateurs et les décideurs à comprendre les avantages et risques potentiels associés à l'adoption croissante des LLM sur les marchés financiers, aidant les gestionnaires d'actifs et les investisseurs institutionnels en fournissant des preuves empiriques sur l'efficacité des LLM dans la prévision des rendements boursiers et en contribuant au discours académique plus large sur les applications de l'intelligence artificielle en finance. Les résultats ont des ramifications profondes au-delà du contexte immédiat des prévisions boursières.
- Ce mois-ci Bloomberg libéré un document de recherche annonçant le développement de BloombergGPT, un modèle d'intelligence artificielle à grande échelle. Le modèle est en cours de formation sur un large éventail de données financières et sera utilisé pour améliorer les tâches actuelles de PNL financier telles que la classification des actualités, l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités et la réponse aux questions.
- Il devrait offrir de nouvelles possibilités en termes d'organisation des données, par exemple en aidant les clients à parcourir les quantités impressionnantes de données du terminal Bloomberg. Le modèle surpasse déjà les modèles ouverts de taille similaire axés sur les tâches de traitement du langage naturel financier. L'entreprise est ravie d'utiliser BloombergGPT améliorer les flux de travail PNL existants tout en imaginant de nouvelles façons de mettre cela modèle à travailler pour ravir les clients. La sortie de BloombergGPT constitue une avancée majeure pour le secteur financier, car elle permettra aux analystes financiers et aux investisseurs de mieux comprendre les tendances du marché, les actions individuelles et d'autres informations financières clés.
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A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
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