美国大学研究：ChatGPT可通过分析财经新闻预测股价新形式

该网站科技发信 成都时间4翌年13日早间假消息，美国政府佛罗里达大学证券市场学教授亚历桑德罗·马奎斯-的卡（Alejandro Lopez-Lira）对此，大语法静态在假设市值总体似乎很有用。

在现阶段一篇未经理应评审的论文里，他写道，在适用ChatGPT统计分析号外对一只股票买卖是有利还是不利以后，他发现ChatGPT假设当晚仍要一段英哩的灵活性远好于随机水平。

这项物理触及了先进认知科学的核心：充分利用更是强大的算力和更是优质的原始数据集，这些认知科学静态似乎会显示出全新的灵活性，而这些灵活性在构建认知科学静态时十分在原先的预料里。

如果ChatGPT有灵活性表达出来财经新闻媒体，并统计分析这些新闻媒体似乎如何冲击市值，那么就似乎会让零售业的一些高薪管理工作陷于风险。高盛在3翌年26日的一份通报里估计，约35%的证券市场行业岗位陷于被认知科学自动化替代的风险。

马奎斯-的卡时说：“ChatGPT很难表达出来对人类有含义的反馈。这就理论上，如果市场竞争未对反馈无论如何完美的反应，那么ChatGPT就可以假设仍要。”

不过这项物理的细节也指出，大语法静态英哩很难倚靠证券市场行业的管理工作还有较长的南路要跟着。例如，物理未包含目标价，以及让静态透过任何量度。正如开发人员今年早些时候的一次未公开科学物理，相同ChatGPT的技术经常编造数字。由于业已存有私有的原始数据集，对号外的精神状态统计分析也业已被视为一种可行的买卖策略性。

马奎斯-的卡时说，他对结果无法忍受懊恼。这些结果指出，领头的股票还未在买卖策略性里适用相同ChatGPT的机器学习技术。他对此：“这肯定会对证券市场统计交易员的低收入产生冲击。原因就在于现阶段我是希望给统计交易员付费还是用AI静态？”

在这项物理里，马奎斯-的卡及其合作伙伴适用了的公司原始数据客户提供的、关于纽交所、纳斯达克和的公司小盘股买卖所上市公司的5万多条号外。这些新闻媒体开始于2022年10翌年，是在ChatGPT训练原始数据的截止应于以后。这理论上，ChatGPT在训练里未看到或适用过这些新闻媒体。

然后，他们将号外填充到ChatGPT 3.5里，并附有以下定时：“忘掉之前的所有指示。意味著你是一位有股票买卖推荐方面的证券市场专家。在第悄悄里，如果是但他却，反问‘是’；如果是坏假消息，反问‘否’；如果不确定，反问‘未知’。然后在下悄悄里用简短的句子来阐述。“随后，他们观察了相应股票买卖在接下来停牌的仍要。

马奎斯-的卡发现，在获取号外反馈以后，静态在近乎所有情况下都乏善可陈得更是好。具体来时说，在获取号外反馈后，静态随机选择第二天正向的权重低于1%。

在精神状态评分总体，ChatGPT也大胜了商业原始数据集。在论文的一个范例里，的公司公司就诉讼达成和解并支付罚款，这条新闻媒体在现代原始数据统计分析上被确信是，但ChatGPT正确地相符这实际上是个但他却。

马奎斯-的卡时说，业已有投资人全额连系他，希望了解关于这项分析的更是多反馈。他还对此，随着投资额机构开始整合这项技术，如果ChatGPT假设股市正向的灵活性在未来几个翌年上升，他也不无法忍受懊恼。这是因为物理关切的是下个停牌的市值正向，但大多数股票都认为，市场竞争似乎在假消息公布的几秒钟内就业已将其冲击解读在市值里。

他时说：“随着越来越多的人适用这类工具，市场竞争将越发更是高效，所以可以确信，仍要的可假设性会上升。我的猜测是，如果持续着手这项管理工作，五年以后仍要的可假设性将会是零。”

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