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ChatGPT投资模型实现了惊人的500%的回报

佛罗里达大学的一项研究揭示了ChatGPT在预测股市趋势方面的威力，一种投资模型实现了惊人的500%的回报，超过了对冲基金使用的传统情绪分析模型。

佛罗里达大学的一项研究发现，人工智能模型ChatGPT可以可靠地预测股市趋势，并在2021年10月至2022年12月模拟期间实现高达500%的回报。

研究人员发现，ChatGPT在股票预测方面优于传统的情绪分析工具和旧的语言模型。

生成式人工智能的潜力可能引发金融行业的新一轮军备竞赛，可能打乱对冲基金的策略，并赋予散户交易者更多的力量。

佛罗里达大学的研究人员发布了一项研究，表明人工智能模型ChatGPT可以可靠地预测股市趋势。他们使用了2021年10月至2022年12月期间的公开市场数据和新闻进行测试，发现由ChatGPT驱动的交易模型在这段时间内可以产生超过500%的回报。这一表现与在同一时间段内购买并持有标普500指数交易所交易基金(ETF)的-12%回报形成了鲜明的对比。该研究还强调了ChatGPT相对于其他语言模型，包括GPT-1、GPT-2和BERT，以及传统情绪分析方法的优越性。

该团队采用了严格的方法来回测ChatGPT驱动的交易策略的有效性。他们重点研究了2021年10月至2022年12月期间与股票相关的标题的数据集，确保没有任何新闻片段是ChatGPT的训练数据的一部分。

研究人员收集了这段时间内涉及4138家独特公司的67586条标题，使用网络抓取技术。这些标题随后被过滤掉与相关性，该团队将其重点缩小到完整的文章和新闻稿，排除了任何股票涨跌的标题。他们还删除了重复的新闻，以确保只使用新鲜的信息。

研究团队使用ChatGPT(由GPT-3.5提供支持)来评估给定的标题是表示好消息、坏消息还是未知，同时要求简要说明。例如，当遇到标题“Rimini Street被罚款63万美元，案件涉及甲骨文”时，ChatGPT给出了以下微妙的回答：

“是的。对Rimini Street的罚款可能会提高投资者对甲骨文保护其知识产权能力的信心，并增加对其产品和服务的需求。”

这个回答反映了ChatGPT优越的推理和自然语言能力，它认为这则新闻对甲骨文是市场正面的，而一个市场领先的情绪分析软件则将这个标题标记为负面的。

该团队在2021年10月至2022年12月期间测试了六种不同的投资策略。

多空策略，即买入有好消息的公司，卖空有坏消息的公司，产生了最高的回报，超过500%。

空头策略，只专注于卖空有坏消息的公司，回报率接近400%。

多头策略，只涉及买入有好消息的公司，回报率约为50%。

另外三种策略导致了净亏损：“所有新闻”持有策略、“等权重”持有策略和“市值权重”持有策略。

在与其他方法进行基准测试时，如情绪分析和旧的语言模型，如GPT-1、GPT-2和BERT，ChatGPT始终表现出竞争力。传统的情绪分析方法在所有投资策略中都产生了明显较差的结果，而GPT-1、GPT-2和BERT则未能准确预测回报。

Two Sigma、DE Shaw和Renaissance Technologies是一些著名的对冲基金，它们将情绪分析纳入其自动交易系统中，还有许多其他精品对冲基金也使用情绪分析信号作为其专有策略的一部分。ChatGPT在理解标题及其含义方面所表现出的强大优势可能会引发一场新的军备竞赛，因为基金之间争夺生成式人工智能的优势。

ChatGPT强大的自然语言处理能力也可能威胁到那些开发了自己专有的情绪分析机器学习模型的企业，这些模型可能会被一个简单的ChatGPT提示所取代。值得注意的是，像Lexalytics这样声称拥有“世界领先的自然语言处理”的公司，在生成式人工智能工具出现并使过去的模型过时的情况下，可能会面临机遇和挑战。

ChatGPT在股票选择方面所展现出的优势也可能赋予散户交易者更多的力量。值得注意的是，像r/WallStreetBets这样的subreddit充满了关于各种长短策略的尽职调查帖子(称为“DDs”)和炫耀股票回报的帖子。ChatGPT，凭借其仅从理解标题就能推断出细微差别和二阶含义的能力，可以帮助有抱负的散户交易者实现超额回报。

投资者预计，在生成式人工智能发挥作用的未来几年，金融领域将非常活跃。毫不奇怪，以技术为重点的ARK投资管理公司特别看好这一趋势。在她2023年的大创意报告中，ARK的创始人Cathie Wood预测了人工智能是定义这个技术时代的趋势之一。“我们已经在人工智能方面做了很长时间的工作，”Wood说，“我认为我们看到的一些事情只是人工智能对每个行业、每个行业、每个公司产生影响的开始。”

https://www.artisana.ai/articles/chatgpt-trading-algorithm-delivers-500-returns-in-stock-market

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