金融人又慌了？ChatGPT解锁新用法：破解央行“谜语”，预测股票走势

发布时间：2024年01月31日 12:20

技能，对研究课题工作人员来真是意涵非凡。

报告再次次，研究课题工作人员将GPT-4与GPT-3开展了比较，发现在相当多意味著，前者在“破译”高盛致辞各个方面有着格外强的技能。

以下面的词语为例，高盛真是：

鉴于目前通涨率低于2%，的委员时会将仔细监测构建通涨目标的的发展。

GPT-3将其判为“反之亦然”，而GPT-4则判为“必需鸽派”，格外相比较百衍生品给予的“鸽派”定义。

还能比对跌幅？

来自佛罗里达大学的两位研究课题工作人员近百期公布了一篇翌年出版《ChatGPT可以比对跌幅季度吗？理应的可比对性和大型句法假设》的博士论文。

这项研究课题必需上就是，让ChatGPT去正确报导对于子公司跌幅是各种因素、利空还是无关，研究课题工作人员根据ChatGPT探究出的结果，来比对子公司股票交易价格的季度。

这实质上与音频高盛回应的研究课题大同小异。

研究课题工作人员提示ChatGPT：

正要你是金融维修服务专家学者，是有着股票交易引荐经验的金融维修服务专家学者。如果以下报导是好除此以外消息，恳请问“是”，如果是顶多除此以外消息，恳请问“是否”，如果不确定，恳请问“不得而知”。

然后，研究课题工作人员要求ChatGPT用原话简要指明该除此以外消息在短期/长期对于某子公司的跌幅是好还是顶多。

研究课题工作人员将ChatGPT的问生成为除此以外的位数，“是”“是否”和“不得而知”分别相同1、-1和0。如果某家子公司小雪有多条大报导，研究课题工作人员将把这些位数开展平仅数值。

再次次，研究课题工作人员通过ChatGPT喊出的平均分比对第二天的股票交易理应，并对其打分开展线性回归比对。

注意，研究课题运用做的资料是2021年同一天此后的，因为这段时间的资料是ChatGPT大资料训练之中不除此以外的。

以甲骨的一条报导为例：

Rimini Street（行业软件厂商和维修服务提供商）在甲骨的犯罪案件之中被处以63万美元。

这一报导是各种因素还是利空甲骨？

ChatGPT的回应：

是（相同的位数为1），对Rimini Street的处以可能时会增强按揭对甲骨保护其知识产权的期望，并降低对其厂商和维修服务的需要。

因此，ChatGPT并不认为这一除此以外消息对甲骨跌幅有利。

相比较，Renpack 给出的冲动评分为-0.52，表明该报导被并不认为是利空的。

研究课题此后发现，ChatGPT喊出的冲动平均分与股票交易季度在统计意涵上有着强于的相关性。不过，GPT-1、GPT-2 和Bert等格外坚实的假设则不时会精准比对。

结果还表明，ChatGPT 假设在比对股灾理应各个方面要强RenPack等现有的冲动比对方法。

基于这一结果，研究课题工作人员并不认为，未来时会的研究课题应关注探究大句法假设（LLM）获得比对技能的前提。

通过确定像ChatGPT这样的假设成功比对股票交易理应的因素，研究课题工作人员可以开发格外有针对性的策略来改善这些假设，并最大化它们在金融维修服务领域的效用。

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