將ChatGPT應用於金融領域的首輪學術研究成果紛至沓來，從初步結果來看，該技術在過去幾個月受到的追捧可謂受之無愧。本月發表兩篇新論文，將這一人工智能聊天機器人應用於市場相關的任務，一項是解讀美聯儲的聲明是鷹派還是鴿派，另一項是確定消息面對某隻股票而言是利好還是利空。
ChatGPT在兩項測試中都取得出色的成績，暗示該技術在將新聞報道、推文和演講稿等大量文字轉化為交易信號方面，可能邁出重大一步。
當然，人工智能在華爾街並不新穎，量化分析師使用相關語言模型來幫助其制定戰略已有很長時間。但測試結果顯示，OpenAI開發的這一技術在解析細微差別和上下文方面，達到新的高度。
“這是罕見的媒體宣傳名副其實的案例之一，”Man AHL機器學習負責人Slavi Marinov表示。該機構使用所謂的自然語言處理技術來解讀業績、Reddit帖子等文本已有數年。
第一篇論文題為《ChatGPT能否解讀美聯儲表態？》，兩名來自美聯儲的研究人員發現，在識別美聯儲聲明是鴿派還是鷹派方面，ChatGPT與人類最為接近。裡士滿聯儲的Anne Lundgaard Hansen和Sophia Kazinnik通過研究顯示，ChatGPT擊敗常用的谷歌模型BERT，以及基於字典的分類。
ChatGPT甚至能對其對於美聯儲聲明的分類做出與美聯儲自身分析師類似的解釋，該分析師也對美聯儲措辭進行解讀，從而作為本次研究的人類基準。
以2013年5月聲明中的這一句話為例：“勞動力市場狀況最近數月總體上顯現一些改善的跡象，但失業率依然高企。”ChatGPT認為這句話屬於鴿派，因為其暗示，經濟尚未完全復蘇。這類似於測試中人類分析師Bryson的結論。論文將Bryson描述為一位“現年24歲的男性，以聰明才智和好奇心著稱”。
ChatGPT可像人類分析師一樣對分類做出解釋。
第二篇論文題為《ChatGPT可以預測股價走勢嗎？回報可預測性和大型語言模型》，作者是佛羅裡達大學的Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang。他們令ChatGPT扮演金融專傢，並解讀公司新聞。他們使用2021年末之後的消息，這一時期的新聞沒有涵蓋在模型的訓練數據中。
研究發現，ChatGPT給出的答案與股票隨後的走勢存在統計聯系，顯示這一技術可以正確地解析新聞的影響。
研究的一個案例是，題為“Rimini Street針對甲骨文一案被罰63萬美元”的新聞是利好還是利空甲骨文，ChatGPT解釋道，此為利好消息，因為罰款“有可能可以提振投資者對甲骨文保護知識產權能力的信心，並增加對其產品和服務的需求”。
對大部分經驗老道的量化分析師而言，通過推特使用自然語言處理來評估某隻股票有多受歡迎或是考慮最新新聞對公司股價的影響幾乎已是傢常便飯。但ChatGPT所顯示的技術進展勢將打開全新的信息世界，令該技術被更為廣大的金融業人員所用。
對Marinov而言，現在機器閱讀能力幾乎已能與人類比肩，並沒有什麼令人意外的，但ChatGPT有可能會加快整個過程。
總部在倫敦的Man AHL在最初搭建模型時，該量化對沖基金將每句話進行手動標記，表明其是利好還是利空某個資產，從而給機器解讀語言提供藍本。該公司隨後將整個過程變為一場遊戲，對參與者進行排名，並計算他們對每一句話的贊同程度，以便所有員工都可參與。
這兩篇新論文顯示，ChatGPT甚至可以在不進行針對訓練的情況下完成類似的任務。美聯儲的研究顯示，這種所謂的零次學習的表現已經超過先前技術，但根據一些特定案例對其進行微調，會使表現更佳。
“先前你要自己標記數據，”Marinov稱。“現在，通過確定正確的ChatGPT指令，就可起到補充作用。”Marinov先前也聯合創立一個自然語言處理初創公司。