Алехандро Лопес-Лира, профессор финансов Университета Флориды, говорит, что большие языковые модели могут быть полезны при прогнозировании цен на акции. Он использовал ChatGPT, чтобы проанализировать заголовки новостей о том, являются ли они хорошими или плохими для акций. Профессор обнаружил, что ChatGPT очень точно может предусматривать направление изменения цены акций.
Если ChatGPT сможет продемонстрировать новую способность понимать заголовки финансовых новостей и как они могут повлиять на цены акций, это может поставить под угрозу высокооплачиваемые рабочие места в финансовой отрасли. По оценкам Goldman Sachs в отчете от 26 марта, около 35% финансовых работ рискуют быть автоматизированными с помощью искусственного интеллекта.
«Тот факт, что ChatGPT понимает информацию, предназначенную для людей, почти гарантирует, если рынок не отреагирует идеально, что отдача будет предсказуемой», — сказал Лопес-Лира.
Но специфика эксперимента также показывает, насколько далеки так называемые крупные речевые модели от выполнения многих финансовых задач.
К примеру, эксперимент не включал целевые цены или модель их вообще не вычисляла. Анализ настроений заголовков также отлично понимается как торговая стратегия, поскольку уже есть собственные наборы данных.
Лопес-Лира сказал, что был удивлен результатами, добавив, что они предполагают, что опытные инвесторы еще не используют машинное обучение в стиле ChatGPT в своих торговых стратегиях.В эксперименте Лопес-Лира и его партнер Юэхуа Тан пересмотрели более 50 000 заголовков от поставщика данных о публичных акциях на Нью-Йоркской фондовой бирже, Nasdaq и бирже с малой капитализацией. Они начались в октябре 2022 года – после даты прекращения официального сбора данных для ChatGPT, то есть искусственный интеллект не видел и не использовал эти заголовки во время своего обучения.
Затем они добавили заголовки в ChatGPT 3.5 вместе со следующей подсказкой:
«Забудьте все свои предварительные указания. Представьте, что вы являетесь финансовым экспертом. Вы финансовый эксперт с опытом рекомендаций по акциям. Отвечайте «ДА», если хорошие новости, «НЕТ», если новости плохие, или «НЕИЗВЕСТНО», если неопределенно в первой строке. Затем расскажите одним кратким и лаконичным предложением в следующей строке».
Затем они посмотрели на прибыльность акций в течение следующего дня.
В конце концов Лопес-Лира обнаружил, что модель показала лучший результат почти во всех случаях, когда об этом сообщали заголовок новостей. В частности, он нашел менее 1% шансов, что модель покажет такие же результаты, случайно выбрав ход на следующий день.
Лопес-Лира также сказал, что его не удивит, если способность ChatGPT прогнозировать движение акций снизится в ближайшие месяцы, поскольку учреждения начнут интегрировать эту технологию.
Это объясняется тем, что в эксперименте рассматривались лишь цены акций в течение следующего торгового дня, в то время как большинство людей ожидали, что рынок уже мог определить цену новости через несколько секунд после того, как она стала публичной.
