文章主题：北大汇丰PFR, 探索ChatGPT在金融投资领域潜力, 大型语言模型, LLMs
专访唐岳华博士：支招ChatGPT炒股（内附独家视频）
来源：北大汇丰PFR
今年4月，美国佛罗里达大学发布了一项关于ChatGPT在金融投资领域潜力的研究论文，立刻引发了北美和全球资本市场的关注。根据数据显示，该论文在北美地区的下载量达到了33000多次，成为5月全球社会科学研究领域的下载量冠军。各大媒体纷纷报道这一消息，并以醒目的标题描述了ChatGPT在金融投资领域的表现：“ChatGPT能预测股票走势”，“从ChatGPT股票提示中获取500%的回报”，“ChatGPT可能是AI界的巴菲特”等言论层出不穷。
在一篇名为“Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models”的研究报告中，佛罗里达大学的金融学教授唐岳华与Alejandro Lopez-Lira探讨了大型语言模型（特别是ChatGPT）在从公司新闻中挖掘有效交易信息方面的能力。他们利用了2021年10月至2022年12月美国证券价格研究中心公开的真实股市数据和新闻进行实验，并针对ChatGPT所提供的“多空策略”交易建议，对股市走势进行了预测。在该过程中，投资组合的最优状态下实现了令人瞩目的500%回报率。
值得关注的是，尽管该论文利用ChatGPT根据情绪推荐股票的方法取得了“统计学上的显著预测效果”，但这种收益并非绝对。在各种交易策略中，500%的收益率堪称佼佼者，然而该研究并未考虑到交易费用（详见图表1）。此外，论文还针对该策略在不同交易成本环境下的表现进行了测试。当被问及如何评价ChatGPT的预测能力时，唐岳华教授理智地表示，应将ChatGPT的预测功能视为市场有效性的体现。在众多投资者将其作为投资决策依据的情况下，ChatGPT预测功能的退化并不意味着其毫无价值。
这项研究深入探讨了ChatGPT在股市预测中的卓越表现，并将其归功于其卓越的语言理解能力。这种能力使得ChatGPT能够捕获微小的差异和新闻标题中的微妙变化，从而生成更为可靠的自己的情绪评分，进而更精准地预测股市回报。这些发现不仅证实了ChatGPT情绪评分的预测能力，也突显了将语言模型（LLM）纳入投资决策过程中的巨大潜力。通过超越传统的情绪分析方法，ChatGPT在提升量化交易策略的表现和对市场动态的准确理解方面，展现出了其无法替代的价值。
这项研究具有极高的创新性。正如所提到的：“长久以来，LLMs在金融市场预测方面的性能一直未能得到定论……”本研究作为首个评估ChatGPT在股票回报预测领域能力的尝试，旨在解决这个关键性问题。
在本期《北大金融评论》中，我们非常荣幸地与北京大学汇丰金融研究院资管研究中心共同邀请到了该篇工作论文作者之一的唐岳华博士，旨在深入探讨他在ChatGPT应用领域的最新前沿研究成果。
本文即将刊登于《北大金融评论》第16期。
唐岳华博士是美国佛罗里达大学沃林顿商学院金融系美林证券讲席教授、终身教授以及金融系博士项目主任，《牛津经济与金融研究百科全书》副主编。其研究兴趣包括基金证券（共同基金和对冲基金）、机构投资、金融科技、资本市场以及绿色金融等，在Journal of Finance，Journal of Financial Economics，Journal of Financial and Quantitative Analysis，Management Science等世界顶级学术期刊发表论文十余篇，研究成果常引用或报道于全球主流经济金融媒体。
- ChatGPT如何预测股价？-
《北大金融评论》：“Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements？ Return Predictability and Large Language Models”是一篇让市场耳目一新的文章，可以简单介绍下这篇文章吗？
唐岳华：这篇研究主要是想探究ChatGPT在金融投资领域的潜力。为此，我们首先借助ChatGPT去分析公司新闻标题里的情绪，得到一个对股价的基本预测，然后检查预测是否真实可信，与随后的股票价格是否正相关。研究结果表明确实正相关。ChatGPT的确可以很好地理解、读懂一个公司新闻里的情绪，判断“这是一个好消息，还是一个坏消息，或是一个中性的消息”，并对股价做出预测。
文章发布后，我们受到了许多关注。在北美，论文被下载了33000多次，这在整个北美社会科学研究领域，应该是下载量数一数二的。我们也收到了许多业界同行的回馈，包括对冲基金、共同基金从业人员，包括相关研究领域的教授和研究者，包括计算机和AI领域的专家等等。澳洲、英国、印度、美国等地媒体也对我们的研究做了很多跟踪报道。
《北大金融评论》：您如何看待ChatGPT预测对股票交易的影响？
唐岳华：市场很重要的一个功能便是价值发现，而ChatGPT是一次突破性的变革。一方面，它让普通老百姓都能低成本地接触到AI模型。另一方面，当所有人都借助ChatGPT去开展股票交易，信息文本里面的信息得以更快地通过股票交易，被纳入到市场价格中。因为发现价格，你需要把相关公司的基本信息给挖掘出来。ChatGPT出现之后，这种信息挖掘成本在降低，信息挖掘效率在提高。这对市场的价值发现能起到增强作用，整个市场的有效性会增强。所以我个人的观点是整体上对股市会起到一个有效性提高的作用。
《北大金融评论》：您是如何想到这一研究方向的？这与您此前的研究有何不同？
唐岳华：这篇文章和我此前的研究是深度相关的。我最近一直从事的一个研究方向就是文本分析（Textual Analysis）。例如，基于文本分析，测量了公司层面的气候风险敞口，在职业层面上开发了一套衡量不同职业金融科技风险的方法等。
文本分析是未来非常重要的一个研究方向。在大数据的数字时代，“数”很重要，“字”同样重要。“字”就代表着文字，可以是语音、图像，还可以是视频等。文本里边的信息量，往往比数字里面的信息量更多。随着算力的不断增强，这些信息的处理成本会大大降低，所以AI、Machine Learning在文本分析方面的潜力将是无限的。随着AI技术将在文本里提取到的越来越多的有效信息传递到整个市场，我们的工作、学习、研究、投资都将发生很大的变革。
-ChatGPT的挑战与未来-
《北大金融评论》：有研究表明，ChatGPT有可能彻底改变向非金融专业人士传达金融知识的方式。例如，ChatGPT目前就能够有效地将金融知识转化为非金融专业人士易于理解的语言。最终，ChatGPT有可能创造公平的竞争环境，并使所有个人，无论其金融背景如何，都能做出明智的投资决策。您对此持乐观态度吗？
唐岳华：我是持乐观态度的。在金融投资领域，存在的很突出的一个问题便是信息不对称，投资者对投资产品的不了解导致一些投资决策失误。ChatGPT在这方面能起到很重要的一个作用，如通过将专业的金融术语转化为通俗易懂的语言，让广大的普通投资者都能更好地了解金融产品。这里面就包括诸如很多金融产品里的字母缩写、相关的税收设计、潜在的风险等。通过这种方式，可以很好地减少信息不对称，增强普通民众投资风险意识，提升他们投资的有效性以及准确性。
《北大金融评论》：如何看待ChatGPT应用中的“噪音”问题？
唐岳华：“噪音”是一个很重要的问题。有一种应对方法就是，我们在向ChatGPT提问时，可以提供更多的背景信息，这样能更好地控制ChatGPT反馈出来的一些信息，减少ChatGPT创造“噪音”的空间。投资者在应用ChatGPT时，也不能盲目相信，还是需要有一双明亮的眼睛在信息来源方面做额外的功课。整体上ChatGPT对金融投资普及教育方面，我个人觉得是能起到一个很好的推进作用。因为只要你在向ChatGPT求问时，你给出更多的背景信息，这个“噪音”就是可控的。现在行业的标准认识也是“噪音”是可控的。
《北大金融评论》：基于您的研究，您认为ChatGPT应用还将在金融行业引发哪些革命性的变化？
唐岳华：ChatGPT在金融领域的应用空间和潜力非常大，我们这篇文章只是在这个方向做的一个初步尝试，往这个方向走了一小步。其实ChatGPT可以分析文本信息，能够提高证券分析师的工作效率，能够提升普通大众投资效率，也可以提高其他金融从业者处理公司信息的工作效率。所以这个影响其实是深远的，它不单单影响的是股票投资这一方面，其实是对整个金融的不同行业都能起到很深的作用。
当然，ChatGPT仍在不断发展当中，除了ChatGPT本身，个人预测还会有许多和ChatGPT相关的产品、平台出现，以进一步挖掘利用大型语言模型尤其是ChatGPT的潜能，进而能够帮助投资者、从业者改进他们的工作方式。对这些，我整体持乐观态度，且拭目以待。
《北大金融评论》：您的合作者Alejandro Lopez-Lira教授此前接受采访时提到，随着越来越多的人使用ChatGPT这类工具，回报的可预测性会下降，甚至五年之后回报的可预测性将会是零。您觉得除ChatGPT外，未来还有哪些技术可能改变甚至颠覆我们现今的投资范式？
唐岳华：首先，我们的文章出现之后很多对冲基金、机构投资者都有联系我们，表现出了很强的兴趣，想把ChatGPT等大型语言模型纳入他们的投资决策过程当中。如前述，当越来越多的人去用这个工具，信息就会更加迅速地传导到价格里，这样市场就会更加有效。尽管这样ChatGPT预测的功能会下降，但这不意味着它是可有可无的，这其实就是市场有效性提高的一个体现。
除了ChatGPT之外，未来哪些技术可以改变投资方式？个人认为还是在AI和Machine Learning上。未来的世界，将会是大数据的世界，虽说我们现在的生活生产消费已经产生了大量数据，但数据只会变得越来越多。那如何将数据转化为有效信息，将这些有效信息给提取出来，并纳入投资的决策过程当中？这个过程越来越需要“人机结合”，每个人应用AI在某个特定的领域去挖掘。这就是个人觉得未来投资的大方向。
如何实现“人机结合”，在我看来，未来个人不单单需要了解ChatGPT，而且需要了解语言模型，包括AI背后的工具。这样，我们就不只是简单地用ChatGPT，而是把它运用到我们想要的领域，结合个人兴趣、特长，再去挖掘信息。所以我认为市场将出现两极分化，有些投资者能够充分利用好这些AI工具为自己服务，在挖掘数据方面领跑，成为行业领先，有些就可能是落后。而人机结合得好的，将来会是Superstar！
（本文内容仅作为学术探讨，不构成任何投资建议）
责任编辑：李琳琳
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