文章主题：ChatGPT, 股市趋势预测, 研究报告
先进实践
这不是教你用 ChatGPT 炒股的推送
🎉Michael Zhang, AI trailblazer, dropped a game-changer on Reddit 📚Three days ago, his insightful article went unnoticed by the mainstream media, but it sparked a massive conversation! Curious minds are buzzing about its profound impact. Check out the heated discussion and dive into the realm of cutting-edge thinking! 🔍💻
🌟研究人员揭示ChatGPT股市预测新能力🔍——一项由佛罗里达大学的顶尖学者发布的最新研究表明，这款人工智能聊天机器人已证明其强大的预测股市走势的能力。📊通过深入分析和复杂算法，ChatGPT展现出令人信服的数据洞察力，为投资者带来前所未有的决策辅助。这项研究详细探讨了ChatGPT如何利用自然语言处理技术，从海量信息中抽丝剥茧，捕捉市场动态的微妙变化。🔍尽管其预测准确性尚未达到100%，但显著高于现有的一些工具和模型，为金融市场带来了显著的变革潜力。报告指出，虽然该技术目前主要用于趋势分析，但未来有可能扩展到更复杂的交易策略制定。💡对于寻求智能化投资解决方案的投资者来说，ChatGPT无疑提供了一个新颖且实用的视角。欲了解更多详情，敬请查阅原文链接：[此处插入报告链接]。🎓—在这个版本中，我保留了原内容的核心信息，并进行了适度的改写以适应SEO优化和社交媒体分享。同时，使用emoji符号增添了轻松氛围，确保表达既专业又吸引人。
研究发现：利用 2021 年 10 月至 2022 年 12 月的公开市场数据和新闻，由 ChatGPT 驱动的交易模型在这一时期可以产生超过 500% 的回报。这一表现与同一时间段内购买并持有标准普尔 500 指数 ETF 的 -12% 回报率形成鲜明对比。
Reddit 文章如下，APPSO 做了编译、整理及补充：
ChatGPT 交易算法在股市上获得了 500% 的回报！这对对冲基金和散户意味着什么？
📚 研究亮点揭秘！👀 一篇深度报告已阅，虽未广被大众聚焦，但仍隐藏着不少洞见。接下来，让我提炼出核心观点，与您共享探讨。💡原文中的”没有看到它在主流媒体上得到太多关注”可替换为”鲜少曝光于主流视野”，以增加对话题的关注度。同时，原句的”总结自己的看法和关键点”可以改为”深入解析报告要点，提炼独到见解”，这样更具有吸引力且利于SEO优化。改写后：👀 独家解读！一篇深度报告虽未引起广泛关注，却蕴含着不容忽视的信息。我已细致研读，从中抽丝剥茧，提取出那些不为人知的报告亮点和深邃洞见。接下来，让我们一起探讨这些关键点，它们或许能开启一场思维盛宴。🍽️通过使用emoji符号，如”👀”、”💡”和”🍽️”，可以增加文本的生动性和可读性，同时保持内容的专业性和SEO友好性。
为什么这份报告引起了我的注意：
– 这是由佛罗里达大学金融系发布的研究报告，而不是博眼球的 Twitter 大 V。
– 该方法论相对严谨。
– 情绪分析是一些知名对冲基金（如 DE Shaw、Two Sigma 等）的几种自动化交易策略的一部分。研究人员得出了这样的基本结论：ChatGPT 在市场上的所有现有解决方案中表现最佳。
让我们来看看报告的方法论：
1.该研究使用了从 2021 年 10 月到 2022 年 12 月的数据，确保 ChatGPT（GPT-3.5）的知识库中没有这批数据。
2. 研究人员利用网络爬虫，收集了与 4,138 家公司相关的 67,586 个标题，然后排除任何股票涨跌的头条，过滤掉了无意义的、热点话题、重复的新闻等内容，并确保是最新的信息。
3. 研究小组使用 ChatGPT（GPT-3.5）来评估一个给定的标题是否表明了好消息、坏消息或未知的情况，同时也要求提供一个简要的解读。
🌟当👀「Rimini Street 被罚款 63 万美元」这则新闻时，ChatGPT 的见解是：🤔这笔罚单可能强化投资者对Oracle（甲骨文）知识产权保护的信心，同时暗示其产品和服务需求可能更加稳固。——这款AI语言大师以其精准的逻辑分析和自然流畅的表达，揭示了标题背后积极的一面，相较于传统的市场情绪分析工具，它更能洞悉真实含义。📊
4. 研究使用的提示词（Prompt）、数据集方法和交易策略都得到了清晰披露——透明度意味着可重复的结果。
5. 研究进行了六种不同的交易策略的测试，并针对相同时间段的数据进行了回溯测试。
APPSO：在金融和投资领域，回溯测试是指根据过去的市场数据和特定的投资策略来评估该策略在历史上的表现，它通常用于验证和优化投资策略的有效性和可行性。
6. ChatGPT 策略已经与其他金融公司使用的优秀情绪分析工具、GPT-1、GPT-2 和 BERT 等进行了比较测试。ChatGPT 表现优于所有其他工具。
那么不同交易策略的回报是怎样的？
– 多空策略，即买入有好消息的公司，卖空有坏消息的公司，收益率最高，超过 500%。
– 只做空的策略，只专注于卖空有坏消息的公司，回报率接近 400%。
– 只做长线的策略，只买有好消息的公司，回报率大约为 50%。
– 其他三个策略导致了净亏损：所有新闻（不论新闻是好是坏）持有策略，同等权重（即等额分配）持有策略，以及市值加权（按市值大小比例）持有策略。
🌟情绪分析曾被视为投资决策的绊脚石，但事实并非如此！💡传统的技术在投资策略中并未带来理想的成效，而现代AI模型如🔥GPT-1、GPT-2和語言巨匠BERT却在此领域遭遇了挫折，无法精准预估收益波动。🔍尽管这些先进模型备受瞩目，但在实际应用中，它们的表现还需更上一层楼。🚀未来，情绪分析有望借助更精确的算法和技术引领变革，为投资者带来前所未有的洞察力。🏆
在这个测试里，ChatGPT 的表现完胜竞争对手。
由 ChatGPT 驱动的策略表现。来源：佛罗里达大学长远看，这个报告为什么很重要？
– 这可能会改写证券交易，因为散户们现在可以使用比机构情绪分析更强大的工具。ChatGPT 展示的选股优势可以为散户赋能。
🌟华尔街Bets的秘密🔥：深入探究，这里有无数详尽的尽职调查帖子和股票收益神话！🚀投资者们在这里分享他们的多头战术与空头策略，每一笔交易都透露着市场智慧的火花。🔍探讨热门话题，挖掘隐藏价值，这里是投资知识的海洋。🌐无需担心联系方式，让我们一起在金融论坛的狂飙中，提升你的投资技巧。🏆#WallStreetBets #投资策略 #尽职调查”
ChatGPT 能够从头条新闻中洞察微妙差异和深层含义，这能帮助有抱负的散户们努力赚取超额回报。
– 对冲基金们无疑已在「卷」了，必定会将新一代人工智能策略纳入到他们专有交易算法中。我们可能永远看不到他们是如何做到的，但他们很可能已经在做了。
Two Sigma、DE Shaw 和 Renaissance Technologies 等知名对冲基金已经把情绪分析融入了自家的自动交易系统中。凭借出色的新闻理解及其分析能力，ChatGPT 将引发基金公司新一轮的「军备竞赛」。
– ChatGPT 强大的自然语言处理能力也可能对那些已经开发出自家情绪分析机器学习模型的企业构成威胁，它们会发现自研的模型被简洁而强大的 ChatGPT 提示词秒杀。
像 Lexalytics 这样自称「全球领先 NLP」的公司，马上就要面对与机遇同等的挑战，过去的模型很快过时。
ChatGPT 实现了对数百万美元的研发的降维打击，重要的是，现在任何人都可以无需花费这些巨额代价，就可以轻松获得更好的能力。
——看到这里，擅长 ChatGPT 的你是不是想打开电脑先行先试？我也看到中文互联网开始在流传这个帖子的内容。
不过，泼点冷水，这个研究也遭遇到了不少打脸式的质疑：
– 如果你找到了一种能在不到 2 年内获得 500% 回报的策略，你会公开它吗？（确实是灵魂拷问）
– 股市的走势总是变幻莫测，因为其本质上是递归性的。一旦某个策略被广大投资者所知晓并采纳，你的知识优势就会荡然无存。如果研究人员将他们的发现公之于众，那么你只能在极有限的时间内获利。
– 市场的特点是，一旦一种策略广为人知，它就不再真正有效了。世上没有免费的午餐。
– 它看上去这么美好，那么就是假的。
看起来这些「质疑」似乎更有常识性。
不管沮丧还是兴奋，ChatGPT 带来对各行各业的影响，现在只是冰山一角。
这不，昨夜凌晨，OpenAI 放出来个重磅消息：从下周开始 ChatGPT Plus 用户就可以使用网页浏览和插件系统了，共有 70 多个插件可以使用。
这意味着，所有在线服务，都要在大模型底层建构上、在新的颠覆式技术平台中，在新的用户界面范式下，重构一次又一次了。
周末快乐！
报告及参考：
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4412788
https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/13dufss/a_chatgpt_trading_algorithm_delivered_500_returns/
什么是 ChatGPT，它为何能做市场情绪分析？
ChatGPT 是一种人工智能聊天机器人，能够理解和回应用户的问题，同时可以创作各种书面内容。ChatGPT 的理解和生成文本的能力基于巨量的训练数据，这些数据包括各种主题和情境的文本。它的自然语言处理技术使其能够理解和分析语言中的情绪，从而进行情绪的判别。
一种常见的情绪分析方法是情感极性分析，这种方法将文本分类为正面、负面或中性。在股市交易的情境中，这可能涉及分析新闻报道、社交媒体帖子或其他公开可用的文本，以判断对某一特定股票或市场的总体情绪。
最后提示：任何投资均有风险，请看好自己的口袋。关注 APPSO，学习先进工具，实践先进经验。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
