ChatGPT モデルは 500 年間の株式市場の収益率 20% を予測します
簡単に言えば
フロリダ大学の研究者らは、次のことを仮定する研究を発表しました。 ChatGPT 株式市場の動向を確実に予測できます。
2021 年 2022 月から XNUMX 年 XNUMX 月までの公開市場からのデータとニュース (ヘッドライン) を使用したテストでは、取引モデルが以下に基づいていることが示されました。 ChatGPT この期間中に 500% を超える収益を生み出す可能性があります。
これらの数字は、同期間における S&P 12 ETF の購入と保有によるリターンが -500% であることとは顕著に対照的です。
公設市場の研究 公表 フロリダ大学の研究者らは、取引モデルが以下に基づいていることを発見しました。 ChatGPT これは、500 年間で最大 20% のリターンを生み出す可能性があり、同じ期間でリターンが -500% だった S&P 12 ETF とは顕著な対照です。 この研究は、財務予測における人工知能 (AI) の限界を押し広げました。
研究チームは、ニュース見出しのセンチメント分析を使用して取引モデルを構築しました。 科学者たちが開発した ChatGPT、言語モデルを使用して、ニュースの見出しが良いか悪いか、中立的かを判断します。 次に、以下に基づいて数値スコアを計算しました。 ChatGPTの評価を利用し、株式のスコアと毎日のリターンの間の相関関係をテストしました。
彼らのテスト結果は次のような重要なものでした。 ChatGPT 他のセンチメント分析方法と比較して優れたパフォーマンスを実証しました。 さらに、そのパフォーマンスは、 GPT-4 スコアはより高かった GPT-3一方、 GPT-3 の方が全体的なリターンが高いことが分かりました。
これらの結果は、財務上の意思決定を行うために複雑な言語モデルを利用すると、株式市場のリターンをより正確に予測し、定量的なパフォーマンスを向上できることを示しています。 取引戦略。 研究では、予測することも示されました。 株式市場のリターン 特に小型株にとって有利です。 これは、裁定取引の機会をもたらす市場の非効率性が存在する可能性があることを示しています。
フロリダ大学の先駆的な研究者たちは、金融 AI の破壊的な時代の基礎を築きました。 複雑な言語モデルを活用した投資意思決定は、この波に早期に乗ってリスクをとる人々に大きな利益をもたらす可能性があります。 将来的には、AI が株式市場予測の基礎となる可能性が高く、この研究はそのようなモデルからのリターンの精度とばらつきを示す指標を確立しました。
できた ChatGPT モデルは本当に株式市場のリターンを予測するのか?
の可能性 ChatGPT およびその他の大きな言語モデル この調査では、ニュースヘッドラインのセンチメント分析による株式市場のリターンの予測について調査されています。 研究者が使用する ChatGPT 特定の見出しが企業の株価にとって良いニュースなのか、悪いニュースなのか、あるいは無関係なニュースなのかを判断し、数値スコアを計算して、それらの間の肯定的な関連性を文書化します。ChatGPTスコア』以降 毎日の株式市場のリターン.
この調査結果は、高度な言語モデルを投資意思決定プロセスに導入すると、より正確な予測が可能になり、定量的分析の有効性が向上する可能性があることを示しています。 取引方法。 予測可能性は小型株に集中しており、市場の非効率性ではなく裁定取引の制限と一致して、不利なニュースがあった企業でより顕著である。 このプロジェクトの目標は、これまでに使用されたことのないモデルが存在するかどうかを確認することです。 訓練された リターンを予測することは、そうすることを学ぶかもしれません。
この調査結果は、市場予測や投資意思決定に採用される方法論の変化につながる可能性があるため、金融業界の雇用情勢に重大な影響を及ぼします。 また、規制当局や政策立案者の理解を支援するなど、いくつかの重要な貢献も行っています。 潜在的なメリットとリスク これは、金融市場におけるLLMの採用の増加に関連しており、株式市場のリターンを予測する際のLLMの有効性に関する経験的証拠を提供することで資産運用会社や機関投資家を支援し、金融における人工知能の応用に関するより大きな学術的議論に貢献します。 この調査結果は、株式市場の予測という直接の文脈を超えて広範囲に影響を及ぼします。
- 今月のブルームバーグ リリース ブルームバーグの開発を発表した研究論文GPT、大規模な人工知能モデル。 このモデルは幅広い財務データでトレーニングされており、ニュース分類、センチメント分析、エンティティ認識、質問応答などの現在の財務 NLP タスクを強化するために使用されます。
- これは、クライアントがブルームバーグ ターミナルの膨大な量のデータを閲覧できるようにするなど、データ編成の面で新たな可能性を提供すると期待されています。 このモデルはすでに、金融自然言語処理タスクに焦点を当てた同様のサイズのオープン モデルを上回っています。 同社はブルームバーグの利用に興奮しているGPT 既存の NLP ワークフローを改善しながら、これを実現する新しい方法を想像する 機能するモデル お客様に喜んでいただくために。 ブルームバーグのリリースGPT これにより、金融アナリストや投資家が市場動向、個別銘柄、その他の重要な財務情報をより深く理解できるようになるため、金融業界にとって大きな前進となります。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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