文章主题：金融, ChatGPT, 股价预测
财联社4月13日讯（编辑 卞纯）尽管ChatGPT无法预见未来，但对于那些希望预测股票价格走向的投资者而言，这一语言模型可能具有价值。
🌟华尔街新趋势？AI教授揭示大型语言模型如何洞悉股市动态🔍 —— 由佛罗里达大学的金融学权威亚历桑德罗·洛佩兹-里拉（Alejandro Lopez-Lira）引领，一项深入研究正在揭示这些超凡的语言工具如何通过复杂的文本分析，预判股票市场的走势。🎓利用先进的自然语言处理技术，大型模型能捕捉到财经新闻、公司声明和市场情绪的微妙变化，从而生成股价预测的智能信号。📊 不只是简单的数学公式，它们理解并解读了金融世界的复杂脉络，为投资者带来前所未有的决策依据。📈尽管这一领域充满潜力，但洛佩兹-里拉也提醒，这些模型并非万能，人类专业知识和直觉仍是不可忽视的重要补充。💡 未来，随着技术的进步和数据的丰富，我们或许会看到AI在金融领域的崭新角色，为全球经济添上一抹智能色彩。🌈
他在近期一篇未经同行评审的论文中表示，在使用ChatGPT来分析新闻头条对一只股票是利好还是利空后，他发现ChatGPT预测次日股票回报方向的能力远好于传统模型。
实验是如何进行的？
在这项研究中，洛佩兹-里拉与团队携手运用了一家数据提供商的大规模新闻资源，共计涵盖了纽交所、纳斯达克及一家小型股交易所的5万余条上市股票信息。这些新闻时间线始于2022年10月，巧的是，它们恰好位于ChatGPT训练数据截止之后的时段。因此，可以断定，ChatGPT在其内部的学习过程中并未接触到或利用过这些特定的新闻内容。
当然，以下是根据您的要求改写后的内容：🎉投资者们，请注意！🚀接下来，只需将新闻标题轻轻一输入，向ChatGPT 3.5发出指令：“忽略前导指导，以金融专家身份，消息分晓就在此刻！简洁明了，首行判断——好消息？‘是’或‘否’；坏消息？同样答案。不确定？用‘未知’来表达。”下面是关键的财经分析时刻，让每一条信息都精准有力，为您的投资决策增添智慧之光。
🌟通过情感智能算法，他们量化了’ChatGPT价值评分’，探究其能否预示公司次日股市动态。📊
🌟研究人员揭示了一项惊人的发现🔍——高分与股市繁荣存在着紧密的关联📈！他们的深入分析表明，那些分数领先的公司，在第二天的股价走势中展现出明显的优越性🌈，投资回报率显著高于表现平平的企业。这一统计上的显著正相关，为投资者提供了有力的决策依据💡，揭示了分数背后隐藏的市场价值✨。
该研究还发现，ChatGPT优于其他“传统的情绪分析方法”，这些方法也使用头条新闻和社交媒体的数据来预测股票走势。不过，研究人员也承认，他们在这项研究中并没有测试每一种方法。
🌟案例揭示新视角：争议解决背后的积极信号🔍面对法律纠纷的和解罚款，许多人可能会将其视为论文中的”负面消息”，然而，ChatGPT以其独特的洞察力，揭示了这一事件背后隐藏的积极意义。💰通过深入分析，我们看到的是企业智慧的体现——以调解而非对抗的方式解决问题，这不仅节省了时间和资源，更彰显了企业的成熟与责任感。🌈传统的数据视角往往受限于表面信息，而ChatGPT却能跳脱出来，透过现象看本质，为我们揭示了一个积极的信号：在法律诉讼中寻求和解，可能预示着商业策略的成功调整和长期稳定。📊这样的转变不仅有助于提升企业的公众形象，也可能为行业树立新的标杆。🏆因此，对于那些关注企业动态的人来说，这并非负面的警钟，而是一个值得深入探讨和理解的积极信号。🌐
“简而言之，我们的研究证明了ChatGPT在预测股市回报方面的价值。”研究人员写道。“我们的研究结果表明，将高级语言模型纳入投资决策过程可以产生更准确的预测，并提高量化交易策略的表现。”
仍有很长的路要走
如果ChatGPT能够理解财经新闻，并能够分析它们如何影响股价，那么就可能会让金融业的一些高薪工作面临风险。高盛在3月26日的一份报告中估计，约35%的金融行业岗位面临被人工智能自动化替代的风险。
洛佩兹-里拉也表示，在未来，像ChatGPT这样的人工智能工具可以通过更快地将新闻纳入股价来提高股市的效率。他还表示，这些工具可能会取代一些投资分析师的工作。
不过，实验细节也表明，所谓的“大型语言模型”离能够完全胜任金融工作仍有很长的路要走。
洛佩兹-里拉表示，投资者应该“保持谨慎，不要仅仅依赖ChatGPT或类似的人工智能模型”，部分原因是人工智能在股价预测方面仍有几个方面待改进。
例如，这个实验不包括目标价，也没有让模型做任何数学运算。实际上，正如微软今年早些时候的一次公开演示所展现的那样，类似ChatGPT的技术经常编造数字。
华尔街并不担心
随着ChatGPT闯入金融圈，AI所展现出的投资能力备受议论。
根据美国媒体最新发表的访谈，那些热炒AI股的华尔街基金经理们，似乎并不相信在可预见的未来内会出现比人类更强的“炒股AI”。
一方面，股票市场的数据本身存在巨大的“噪音”，使得利用过往数据解释或预测市场未来走势非常困难。另一方面，股票市场存在多变性。上市公司发生剧烈变化本身，如换了新的管理层，会在极短的时间内重塑股票的前景，这也使得依赖历史数据和长期趋势的AI更无所适从。
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