新浪科技訊 北京時間4月13日早間消息，美國佛羅里達(dá)大學(xué)金融學(xué)教授亞歷桑德羅·洛佩茲-里拉（Alejandro Lopez-Lira）表示，大語言模型在預(yù)測股價方面可能很有用。

在近期一篇未經(jīng)同行評審的論文中，他寫道，在使用ChatGPT分析新聞標(biāo)題對一只股票是有利還是不利之后，他發(fā)現(xiàn)ChatGPT預(yù)測次日回報方向的能力遠(yuǎn)好于隨機(jī)水平。

這項實(shí)驗(yàn)觸及了先進(jìn)人工智能的核心：借助更強(qiáng)大的算力和更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)集，這些人工智能模型可能會顯示出全新的能力，而這些能力在構(gòu)建人工智能模型時并不在最初的預(yù)期中。

如果ChatGPT有能力理解財經(jīng)新聞，并分析這些新聞可能如何影響股價，那么就可能會讓金融業(yè)的一些高薪工作面臨風(fēng)險。高盛(330.24, 2.87, 0.88%)在3月26日的一份報告中估計，約35%的金融行業(yè)崗位面臨被人工智能自動化替代的風(fēng)險。

洛佩茲-里拉說：“ChatGPT能夠理解對人類有意義的信息。這就意味著，如果市場沒有對信息做出完美的反應(yīng)，那么ChatGPT就可以預(yù)測回報。”

不過這項實(shí)驗(yàn)的細(xì)節(jié)也表明，大語言模型距離能夠勝任金融行業(yè)的工作還有很長的路要走。例如，實(shí)驗(yàn)沒有包括目標(biāo)價，以及讓模型進(jìn)行任何計算。正如微軟(283.49, 0.66, 0.23%)今年早些時候的一次公開演示，類似ChatGPT的技術(shù)經(jīng)常編造數(shù)字。由于已經(jīng)存在私有的數(shù)據(jù)集，對新聞標(biāo)題的情緒分析也早已被視為一種可行的交易策略。

洛佩茲-里拉說，他對結(jié)果感到驚訝。這些結(jié)果表明，經(jīng)驗(yàn)豐富的投資者還沒有在交易策略中使用類似ChatGPT的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。他表示：“這肯定會對金融分析師的就業(yè)產(chǎn)生影響。問題就在于今后我是希望給分析師付費(fèi)還是用AI模型？”

在這項實(shí)驗(yàn)中，洛佩茲-里拉及其合作伙伴使用了一家數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供的、關(guān)于紐交所、納斯達(dá)克(11929.3373, -102.54, -0.85%)和一家小盤股交易所上市公司的5萬多條新聞標(biāo)題。這些新聞開始于2022年10月，是在ChatGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)的截止日期之后。這意味著，ChatGPT在訓(xùn)練中沒有看到或使用過這些新聞。

然后，他們將新聞標(biāo)題添加到ChatGPT 3.5中，并附上以下提示：“忘掉之前的所有指示。假定你是一位有股票推薦經(jīng)驗(yàn)的金融專家。在第一行中，如果是好消息，回答‘是’；如果是壞消息，回答‘否’；如果不確定，回答‘未知’。然后在下一行中用簡短的句子來闡述。“隨后，他們觀察了相應(yīng)股票在接下來交易日的回報。

洛佩茲-里拉發(fā)現(xiàn)，在獲得新聞標(biāo)題信息之后，模型在幾乎所有情況下都表現(xiàn)得更好。具體來說，在獲得新聞標(biāo)題信息后，模型隨機(jī)選擇第二天走勢的概率低于1%。

在情緒評分方面，ChatGPT也擊敗了商業(yè)數(shù)據(jù)集。在論文的一個案例中，一家公司就訴訟達(dá)成和解并支付罰款，這條新聞在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析上被認(rèn)為是負(fù)面，但ChatGPT正確地推斷出這實(shí)際上是個好消息。

洛佩茲-里拉說，已經(jīng)有對沖基金聯(lián)系他，希望了解關(guān)于這項研究的更多信息。他還表示，隨著投資機(jī)構(gòu)開始整合這項技術(shù)，如果ChatGPT預(yù)測股市走勢的能力在未來幾個月下降，他也不感到驚訝。這是因?yàn)閷?shí)驗(yàn)關(guān)注的是下個交易日的股價走勢，但大多數(shù)投資者都相信，市場可能在消息公布的幾秒鐘內(nèi)就已經(jīng)將其影響反映在股價中。

他說：“隨著越來越多的人使用這類工具，市場將變得更高效，所以可以認(rèn)為，回報的可預(yù)測性會下降。我的猜測是，如果持續(xù)開展這項工作，五年之后回報的可預(yù)測性將會是零。”