ChatGPT 模型预测 500 年内股市回报率为 20%
简单来说
佛罗里达大学的研究人员发表了一项研究，假设 ChatGPT 能够可靠地预测股市走势。
使用 2021 年 2022 月至 XNUMX 年 XNUMX 月公开市场的数据和新闻（头条新闻），他们的测试表明，基于 ChatGPT 在此期间可以产生超过500%的回报。
这些数字与同期购买和持有标准普尔 12 ETF 的 -500% 回报率形成鲜明对比。
公开市场研究 出版 佛罗里达大学的研究人员发现，基于 ChatGPT 可以在 500 年期间产生高达 20% 的回报，与同期回报率为 -500% 的标准普尔 12 ETF 形成鲜明对比。 这项研究突破了人工智能 (AI) 在金融预测方面的界限。
研究团队利用新闻标题的情绪分析来构建交易模型。 科学家们开发了 ChatGPT，一种语言模型，用于确定新闻标题是好、坏还是中性。 然后他们根据以下内容计算了数值分数 ChatGPT的评估并测试了股票得分与每日回报之间的相关性。
他们的测试结果很明显： ChatGPT 与其他情感分析方法相比，表现出优越的性能。 此外，性能 GPT-4 分数高于 GPT-3，而 GPT-3 被发现具有更高的总体回报。
这些结果表明，利用复杂的语言模型进行财务决策可以更准确地预测股票市场收益，并提高量化绩效。 交易策略. 研究还表明，预测 股市回报 对小股尤其有利。 这表明可能存在提供套利机会的市场低效率。
佛罗里达大学的先驱研究人员为金融人工智能的颠覆性时代奠定了基础。 由复杂语言模型支持的投资决策可以为早期参与这一浪潮的冒险者提供超额回报。 未来，人工智能很可能成为股市预测的基石，而这项研究为证明此类模型的回报准确性和分散性奠定了标志。
可以 ChatGPT 模型真的能预测股市回报吗？
的可能性 ChatGPT 和其他大语言模型 本研究调查了通过新闻标题的情绪分析来预测股市回报的情况。 研究人员使用 ChatGPT 确定给定的标题对于公司股价来说是好消息、坏消息还是无关紧要的消息，并计算数值分数，记录这些消息之间的正相关性“ChatGPT分数”及后续 每日股市回报.
研究结果表明，将先进的语言模型引入投资决策过程可以使预测更准确，并提高量化的有效性。 交易方式. 可预测性集中在规模较小的股票上，在有不利消息的公司中更为明显，这与套利限制而不是市场效率低下一致。 这个项目的目标是看看是否从未有过的模型 熟练 预测回报可能会学会这样做。
这些发现对金融业的就业前景产生了重大影响，因为它们可能会导致市场预测和投资决策所采用的方法发生转变。 它还做出了几项重要贡献，包括协助监管机构和政策制定者了解 潜在的好处和风险 与 LLM 在金融市场中越来越多的采用有关，通过提供关于 LLM 在预测股票市场回报方面的有效性的实证证据，并为金融领域人工智能应用的更广泛学术讨论做出贡献，从而协助资产管理者和机构投资者。 这些发现具有深远的影响，超出了股票市场预测的直接范围。
- 本月彭博社 发布 一篇宣布彭博社发展的研究论文GPT，大规模人工智能模型。 该模型正在广泛的金融数据上进行训练，并将用于增强当前的金融 NLP 任务，例如新闻分类、情感分析、实体识别和问答。
- 预计它将在数据组织方面提供新的可能性，例如帮助客户浏览彭博终端的海量数据。 该模型的性能已经优于专注于金融自然语言处理任务的类似规模的开放模型。 该公司很高兴使用彭博社GPT 改进现有的 NLP 工作流程，同时设想新的方法来实现这一点 模型工作 让顾客满意。 彭博社的发布GPT 这是金融业向前迈出的一大步，因为它将使金融分析师和投资者更好地了解市场趋势、个股和其他关键金融信息。
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Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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