文章主题：关键词：大型语言模型，股价预测，人工智能。
据智通财经APP报道，佛罗里达大学的金融学教授Alejandro Lopez Lira指出，运用大型语言模型来预测股价可能具有较高的准确性。
在近期发表的一篇未经过审阅的论文中，研究者指出，运用ChatGPT对新闻标题进行分析，以判断其对某只股票是看好还是看空，ChatGPT在预测第二天股票回报方向方面的准确性竟然超过了随机水平。这一发现无疑引起了学术界的高度关注，因为它揭示了人工智能在金融领域的巨大潜力。
这项实验深入探讨了人工智能领域的核心问题，即依赖更先进的计算机和更优质的数据集进行训练的人工智能模型有可能展现出前所未有的能力，甚至可能在开发过程中展现出最初并未预料到的功能。例如，支持ChatGPT等先进模型的计算机和数据集能够帮助人工智能实现更强的性能表现，从而让这些模型具备更广泛的应用潜力。
如果ChatGPT能够展示出从金融新闻中深入挖掘并分析新闻的崭新能力，并且进一步指出这些分析结果可能对股价产生的影响，这无疑给金融行业的高收入工作岗位带来了潜在威胁。根据高盛公司在3月26日发布的一份报告，大约有35%的金融职业面临着被人工智能所取代的风险。
Lopez Lira指出，ChatGPT具备处理具有实际意义的人类信息的能力。换言之，只要市场未能对信息作出完美回应，ChatGPT就能预测到潜在收益。
但实验的细节也表明，所谓的“大型语言模型”距离能够胜任金融行业的工作还有很长的路要走。
在某些情况下，实验中并未设定具体的目标价格，同时模型也未进行任何数学运算。据微软(MSFT.US)今年早些时候的公开演示所示，诸如ChatGPT等技术有时会生成数字信息。得益于已有的私有数据集，新闻标题的情绪分析已被广泛认为是可行的投资策略之一。
Lopez Lira对这一结果感到意外，他进一步指出，这暗示着精明的投资者尚未将类似于ChatGPT的机器学习技术融入到他们的交易策略中。
Lopez Lira明确表示：“这一情况无疑将对金融分析师的职业前景产生一定程度的影响。然而，我们需要思考的是，未来是应该继续支付分析费用，还是将文本信息提交给模型？”
实验是如何进行的
在实验中，Lopez Lira及其合伙伙伴Yuehua Tang查看了来自一家数据供应商关于纽约证券交易所、纳斯达克和一家小盘股交易所上市公司的5万多条新闻标题。这些新闻始于2022年10月，也就是在ChatGPT训练数据的截止日期之后，这意味着该引擎在训练中没有看到或使用过这些新闻标题。
他们将标题与以下提示一起输入ChatGPT 3.5：“忘掉之前的所有指示。假定你是一位金融专家，一位有股票推荐经验的金融专家。在第一行中，如果是好消息，回答‘是’;如果是坏消息，回答‘否’;如果不确定，回答‘未知’。然后在下一行中用简短的句子进行阐述。“
然后，他们观察了股票在接下来交易日的回报。
最终，Lopez-Lira发现，在获得新闻标题信息之后，该模型在几乎所有情况下表现得更好。具体而言，他发现，在获得新闻标题信息后，模型随机选择第二天走势的概率低于1%。
在情绪评分方面，ChatGPT也击败了商业数据集。研究人员表示，论文中的一个例子显示了一个关于一家公司解决诉讼并支付罚款的标题，这在传统分析中被认为是负面的，但ChatGPT的回应正确地认为这实际上是个好消息。
Lopez Lira表示，已经有对冲基金联系他，希望了解更多关于他的研究。他还表示，随着机构开始整合ChatGPT技术，如果未来几个月该技术预测股票走势的能力下降，他也不会感到惊讶。
这是因为该实验只研究了下一个交易日的股价，而大多数人都认为，市场可能在消息公布的几秒钟内就已经将其影响反映在股价中。
Lopez Lira表示：“随着越来越多的人使用这类工具，市场将变得更加有效，因此你可以预期回报的可预测性会下降。所以我的猜测是，如果我进行这个测试，五年之后回报率的可预测性将为是零。”
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