文章主题：人工智能, ChatGPT, 金融领域, 量化分析
据智通财经APP报道，近期有关将ChatGPT应用于金融领域的首个学术研究成果发布，从初步分析来看，这股热潮并非空穴来风。本月，有两篇关于利用人工智能聊天机器人进行市场相关任务的研究论文的面世，其研究领域包括解读美联储的声明是鹰派还是鸽派，以及评估头条新闻对某只股票是利好还是利空。令人鼓舞的是，ChatGPT在这两項測試中均取得了出色的成绩，這表明該技術在將新聞報導、推文和演講稿等大量文本轉化為交易信號方面，已經取得了重要進展。
在华尔街，量化分析师运用支持聊天机器人的语言模型制定策略的过程并非新鲜事物。然而，近期的一项研究表明，由OpenAI研发的技术在解析微小差异和理解语境方面取得了显著突破。
Man AHL的机器学习负责人Slat轨（Slav Marinov）指出：“这堪称难得一见的案例。”在该公司的历史长河中，一直致力于运用自然语言处理技术来解析财报以及Reddit的帖子等各种文本内容。
在一篇名为《ChatGPT能否解读美联储表态?》的研究文章中，美联储的两名研究员发现，在分析和解读央行声明的鸽派与鹰派属性方面，ChatGPT的表现远超谷歌常用的BERT模型和基于字典的分类法。事实上，ChatGPT还能像美联储的分析师那样，以一种类似于美联储自身的方式来阐述对其政策声明的分类理解。
在一篇名为《ChatGPT能否预测股价走势？回报可预测性和大型语言模型》的文章中，佛罗里达大学的Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang利用ChatGPT作为金融领域的专家，对企业的新闻头条进行了深度解读。他们在文章中使用了2021年年末之后的数据，这些数据并未包含在聊天机器人的训练范围内。
根据研究，我们发现 ChatGPT 提供的答案与相关股票的走势在统计学上具有显著的相关性，这一结果证实了该技术能够准确地解析新闻内涵的能力。
在针对“Rimini Street在与甲骨文的诉讼中被罚款63万美元”的新闻中，ChatGPT表示这是一个积极的例子，原因在于罚款可能提升投资者对甲骨文保护其知识产权能力的信心，从而进一步增加对其产品和服务的需求。
根据Marinov的观点，尽管现代机器的阅读能力已经接近人类水平，但这并不足为奇。然而，ChatGPT可能会加速技术应用的发展速度。
当Man AHL首次建立模型时，这家量化对冲基金手动将每个句子标记为对一项资产是正面或负面，以便为人工智能提供解释语言的范本。然后，公司将整个过程变成了一个游戏，对参与者进行排名，并计算他们对每句话的赞同程度，以便所有员工都能参与进来。
这两篇新论文表明，ChatGPT甚至不需要专门训练就可以完成类似的任务。美联储的研究表明，这种所谓的零次学习已经超越了之前的技术，但根据一些具体例子对其进行微调会使其变得更好。
Marinov表示:“以前你必须自己给数据贴上标签。现在你可以通过为ChatGPT设计正确的提示来完成工作。”
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