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隨著 ChatGPT 熱潮蔓延，對大型語言模型的應用也引發各界關注，一項由佛羅里達大學金融系教授 Alejandro Lopez-Lira 進行的實驗表明，未來大型語言模型可望應用在股價預測上。
Lopez-Lira 在一篇未經審查的論文中表示，他使用 ChatGPT 來解析新聞標題，進而判斷它們對股票是利空還是利多因素，結果發現，ChatGPT 預測隔日股價走勢的能力優於隨機預測。
若 ChatGPT 能展現理解財經新聞標題，以及它們如何影響股價的能力，許多金融業的高薪工作恐將面臨威脅。高盛上月底預估，在人工智慧 (AI) 應用快速發展之下，金融業將有約 35% 的工作面臨被 AI 自動化的風險。
Lopez-Lira 表示：「ChatGPT 正在理解對人類有用的資訊，這幾乎證明了若市場無法對一項資訊做出完美回應，ChatGPT 將有機會預測出股價走勢。」
在實驗中，Lopez-Lira 和他的研究搭擋 Yuehua Tang 看了 5 萬多條紐約證交所、那斯達克和一家小型證交所上市股票的新聞，接著他們把標題連同指示輸入 ChatGPT 3.5，並觀察接下來幾個交易日的報酬表現。
實驗結果發現，輸入新聞標題後，ChatGPT 在各個情況下的表現幾乎更好，且出現隨機預測的機率只有不到 1%。研究人員還稱，其中一個例子是關於一家公司解決訴訟並支付罰款的新聞，雖然標題帶有負面情緒，但 ChatGPT 的回應仍正確推測出這是一項好消息。
儘管如此，從實驗細節來看，還有許多任務是大型語言模型無法完成的，舉例來說，上述實驗並未涵蓋目標價，也沒有讓模型進行數學運算。
Lopez-Lira 向 CNBC 表示，已經有避險基金和他聯絡，希望了解更多研究相關訊息，但他也說，ChatGPT 預測股價的能力，可能隨著各家機構進行技術整合後下滑。
他說：「隨著越來越多人使用這類工具，市場將變得更有效率，報酬率的可預測性也將隨之下滑。所以我猜，實際使用後，報酬的可預測性將在未來五年內歸零。」
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