北京时间4月18日早间消息，据悉，第一批将ChatGPT应用于金融行业的学术研究即将到来。从初步结果来看，过去几个月对ChatGPT的厚望是有道理的。
本月发表的两篇新论文描述了如何使用ChatGPT 来执行与金融市场分析相关的任务。一个要求ChatGPT分析美联储的讲话是鹰派还是鸽派，另一个要求ChatGPT判断财经新闻对一只股票的影响是有利还是不利。
ChatGPT 通过了两项测试。这表明技术可能已经在将文本内容（包括新闻、推特帖子和语音记录）转化为交易信号方面迈出了一大步。
这种转变过程在华尔街并不新鲜，宽客长期以来一直使用支持聊天机器人的语言模型来指导各种策略。但新的研究表明，OpenAI 开发的技术在解析细微差别和上下文方面已经达到了新的水平。
量化对冲基金Man AHL 的机器学习主管Slavi Marinov 表示：“这是为数不多的炒作变成现实的案例之一。”该基金一直在使用自然语言处理技术来处理包括财务报告和Reddit 帖子在内的文本内容。
第一篇论文的标题是《ChatGPT 能否破译美联储讲话》。在论文中，两名美联储研究人员发现，ChatGPT 在判断央行声明是鸽派还是鹰派方面最接近人类。里士满联储的Anne Lundgaard Hansen 和Sophia Kazinnik 的研究表明，ChatGPT 在这方面击败了Google 的模型BERT 和基于字典的分类法。
ChatGPT 甚至能够以与美联储自己的分析师类似的方式解释其对美联储政策演讲的分类。美联储分析师的解释被用作该研究的基准。
以2013年5月美联储讲话中的一句话为例：“总体而言，近几个月劳动力市场状况有所改善，但失业率仍然很高。” AI解释称，这句话是鸽派发出的，因为这表明经济尚未完全复苏。这与分析师布赖森的结论类似，布赖森在论文中被描述为“一名24岁的男性，非常聪明且好奇”。
第二篇论文的标题是《ChatGPT 能否预测股价走势？回报的可预测性和大语言模型》。佛罗里达大学的Alejandro Lopez-Lira 和Yuehua Tang 要求ChatGPT 假装成金融专家并解读金融新闻头条。他们使用的是2021 年底之后的新闻，而ChatGPT 的训练数据不包含这一时期的内容。
研究发现，ChatGPT给出的判断与相应股票的后续走势之间存在统计相关性。这说明ChatGPT能够正确解析新闻标题的含义。
论文中的一个例子要求ChatGPT判断“Rimini Street在与Oracle的诉讼中被罚款63万美元”的消息对Oracle来说是好还是坏。 ChatGPT 认为这是有利的，因为处罚“可能会增强投资者对甲骨文保护知识产权能力的信心，并增加行业对甲骨文产品和服务的需求”。
对于大多数经验丰富的量化分析师来说，使用自然语言处理来衡量股票在Twitter 上的受欢迎程度或分析公司的最新新闻已经变得司空见惯。但ChatGPT 所展现的进步似乎将开辟一个全新的信息世界，并有助于让更广泛的金融专业人士更容易地使用此类技术。
对于Marinov 来说，人工智能目前几乎可以像人类一样阅读并不奇怪，但ChatGPT 可能会加速该技术的采用。
当Man AHL 首次构建模型时，量化对冲基金需要手动将每个句子标记为资产的正面或负面，为AI 提供解释语言的模板。然后，公司将整个过程变成了一场游戏，对参与者进行排名并计算他们对每项陈述的认可度，以便所有员工都可以参与。
这两篇新论文表明，即使没有专门的训练，ChatGPT 也可以完成类似的任务。美联储的研究表明，这种所谓的免训练学习已经优于以前的技术，并且在根据一些具体示例进行微调时会变得更好。
马里诺夫此前还与他人共同创立了一家自然语言处理初创公司。 “以前，您必须自己标记数据。现在您可以通过为ChatGPT 设计正确的提示来做到这一点，”他说。
