ChatGPT Model napoveduje 500-odstotno donosnost delniškega trga v 20-letnem obdobju
Na kratko
Fantje z Univerze na Floridi so objavili študijo, ki trdi, da ChatGPT lahko zanesljivo napove borzne trende.
Z uporabo podatkov in novic (naslovov) z javnih trgov od oktobra 2021 do decembra 2022 je njihovo testiranje pokazalo, da modeli trgovanja, ki temeljijo na ChatGPT lahko v tem obdobju ustvari donose, ki presegajo 500 %.
Te številke so v močnem nasprotju z -12-odstotnim donosom pri nakupu in držanju S&P 500 ETF v istem časovnem obdobju.
Študija javnih trgov objavljeno raziskovalci z Univerze na Floridi so ugotovili, da modeli trgovanja temeljijo na ChatGPT lahko ustvari do 500-odstotne donose v 20-letnem obdobju, kar je popolno nasprotje S&P 500 ETF, ki je v istem obdobju dosegel -12-odstotni donos. Ta študija je premaknila meje umetne inteligence (AI) v finančnem napovedovanju.
Raziskovalna skupina je uporabila analizo razpoloženja naslovov novic za izgradnjo modela trgovanja. Znanstveniki so razvili ChatGPT, jezikovni model, za ugotavljanje, ali so bili naslovi novic dobri, slabi ali nevtralni. Nato so na podlagi izračunali številčne rezultate ChatGPToceno in testirali korelacije med rezultati in dnevnimi donosi delnic.
Rezultati njihovega testiranja so bili jasni: ChatGPT pokazala vrhunsko učinkovitost v primerjavi z drugimi metodami analize razpoloženja. Poleg tega je uspešnost GPT-4 rezultat je bil višji od GPT-3, Medtem ko je GPT-3 ugotovljeno je bilo, da ima višji skupni donos.
Ti rezultati kažejo, da lahko uporaba kompleksnih jezikovnih modelov za sprejemanje finančnih odločitev natančneje napove donose na borzi in izboljša učinkovitost kvantitativnih strategijami trgovanja. Raziskava je tudi pokazala, da napovedovanje borzni donos je še posebej koristno za majhne zaloge. To nakazuje, da lahko obstajajo tržne neučinkovitosti, ki zagotavljajo priložnosti za arbitražo.
Pionirski raziskovalci na Univerzi na Floridi so postavili temelje za prelomno dobo finančne umetne inteligence. Naložbeno odločanje, ki ga poganjajo zapleteni jezikovni modeli, bi lahko tistim, ki prevzemajo tveganje, na tem valu zgodaj zagotovilo prevelike donose. V prihodnosti bo umetna inteligenca verjetno postala temelj borznih napovedi in ta študija je postavila označevalnik, ki dokazuje natančnost in razpršenost donosov takšnih modelov.
Bi lahko ChatGPT Ali model res napoveduje donose na borzi?
Možnost ChatGPT in drugi veliki jezikovni modeli v napovedovanju donosov delniškega trga prek analize razpoloženja naslovov novic se raziskuje v tej raziskavi. Raziskovalci uporabljajo ChatGPT ugotoviti, ali je dani naslov dobra, slaba ali nepomembna novica za ceno delnice podjetja, in izračunati številčno oceno, ki dokumentira pozitivno povezavo med temi “ChatGPTpartiture« in naslednje dnevne borzne donose.
Ugotovitve kažejo, da lahko uvedba naprednih jezikovnih modelov v procese odločanja o naložbah povzroči natančnejše napovedi in izboljša učinkovitost kvantitativnih metode trgovanja. Predvidljivost je osredotočena na manjše delnice in bolj opazna v podjetjih z neugodnimi novicami, kar je skladno z omejitvami arbitraže in ne z neučinkovitostjo trga. Cilj tega projekta je odkriti modele, ki še nikoli niso bili usposobljeni napovedovati donose, se lahko tega nauči.
Ugotovitve imajo pomembne posledice za zaposlovanje v finančni industriji, saj lahko povzročijo premik v metodologiji, ki se uporablja za napovedovanje trga in odločanje o naložbah. Prav tako prispeva več pomembnih prispevkov, vključno s pomočjo regulatorjem in oblikovalcem politik pri razumevanju možne koristi in tveganja povezana z vse večjim sprejemanjem LLM-jev na finančnih trgih, pomoč upravljavcem premoženja in institucionalnim vlagateljem z zagotavljanjem empiričnih dokazov o učinkovitosti LLM-jev pri napovedovanju donosov na borzi in prispevanje k širšemu akademskemu diskurzu o aplikacijah umetne inteligence v financah. Ugotovitve imajo daljnosežne posledice, ki presegajo neposredni kontekst borznih napovedi.
- Ta mesec Bloomberg sprosti raziskovalno delo, ki napoveduje razvoj BloombergaGPT, obsežen model umetne inteligence. Model se usposablja na številnih finančnih podatkih in se bo uporabljal za izboljšanje trenutnih finančnih nalog NLP, kot so razvrščanje novic, analiza razpoloženja, prepoznavanje subjektov in odgovarjanje na vprašanja.
- Pričakuje se, da bo zagotovil nove možnosti v smislu organizacije podatkov, kot je pomoč strankam pri brskanju po impresivnih količinah podatkov terminala Bloomberg. Model že prekaša odprte modele podobne velikosti, osredotočene na finančne naloge obdelave naravnega jezika. Podjetje je navdušeno nad uporabo BloombergaGPT izboljšati obstoječe poteke dela NLP, hkrati pa si zamisliti nove načine za to model za delo razveseliti stranke. Objava BloombergaGPT je velik korak naprej za finančno industrijo, saj bo finančnim analitikom in vlagateljem omogočil boljše razumevanje tržnih trendov, posameznih delnic in drugih ključnih finančnih informacij.
Preberite več o AI:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
