Man AHL機器學習在4月發(fā)表了兩篇新論文——《能否解讀美聯儲表態(tài)？》和《可以預測股價走勢嗎？回報可預測性和大型語言模型》，將這一人工智能聊天機器人應用于市場相關的任務chatgpt 股票預測，一項是解讀美聯儲的聲明是鷹派還是鴿派，另一項是確定消息面對某只股票而言是利好還是利空。在兩項測試中都取得了出色的成績，暗示該技術在將新聞報道、推文和演講稿等大量文字轉化為交易信號方面，可能邁出了重大一步。

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AI炒股還有多遠？可解讀美聯儲聲明 并通過新聞預測股價走勢

本月發(fā)表的兩篇論文顯示，可以分析美聯儲發(fā)表的聲明是鷹派還是鴿派，并可以通過財經新聞判斷其對一只股票是利好還是利空，這意味著將等人工智能(AI)應用于金融領域在一定程度上是可行的，AI炒股可能離我們并沒有那么遙遠。

在上述兩項測試中都表現出色chatgpt 股票預測，這表明在利用AI技術將大量文本(頭條新聞、推文和演講等)轉化為交易信號方面，終于向前邁出了一大步。

當然，這一過程在華爾街并不新鮮，長期以來，量化分析師一直在使用語言模型支持的聊天機器人來制定一些策略。但最新研究表明，開發(fā)的技術在分析細微差別和上下文方面又達到了一個新的高度。

量化投資基金Man AHL的機器學習主管 指出：“這是炒作成真的罕見案例之一。”多年來，Man AHL在量化投資方面處于業(yè)界領導地位，一直在使用一種被稱為自然語言處理的技術來閱讀企業(yè)財報和帖子等文本。

在第一篇名為“能否理解美聯儲聲明”的論文中，兩名來自美聯儲的研究人員發(fā)現，在判斷美聯儲的聲明是鴿派還是鷹派方面，非常接近于人類。里士滿聯儲的研究發(fā)現，在準確性方面，擊敗了谷歌常用的BERT模型。

甚至能夠以美聯儲自己的分析師的方式來解釋其政策聲明，以2013年5月聲明中的這句話為例:“總的來說，勞動力市場狀況在最近幾個月有所改善，但失業(yè)率仍然居高不下。”解釋說，這句話是偏鴿派的，因為它表明經濟尚未完全復蘇，而這與人類分析師的結論非常相似。

在第二篇“能否預測股價走勢”的論文中，美國佛羅里達大學金融學教授 -Lira認為，大型語言模型能夠預測股價漲跌。

研究人員使用了2021年底之后的新聞，這段時間沒有包含在的訓練數據中，這意味著其在訓練中沒有看到或使用過這些新聞，但給出的答案與該股隨后的走勢在統(tǒng)計上明顯存在關聯，這表明該技術能夠正確分析新聞對一只股票究竟是利好還是利空。

在一個標題為“里米尼與甲骨文就訴訟達成和解并被罰款”的新聞中，正確地推斷出這實際上是個好消息，因為罰款可能會增強投資者對甲骨文保護其知識產權能力的信心，并增加對其產品和服務的需求。

對于許多量化分析師而言，利用自然語言處理技術衡量一只股票在社交媒體上受歡迎的程度，或者整合一家公司的最新頭條新聞，幾乎是家常便飯chatgpt 股票預測，但所展示的技術進步幾乎是顛覆性的，它甚至不需要專門訓練就可以完成類似的任務。

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