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报道——佛罗里达大学( of )的金融学教授进行的一项新研究显示，在预测股市走势方面具有潜在价值。
在这项研究中，超过5万条自2021年10月以来有关各大公司的新闻头条被输入到这款聊天机器人中，并让它评估这些新闻是好是坏，还是与公司的股价无关。通过情绪分析，该聊天机器人生成了一个“分数”，然后由研究人员对这些分数进行分析，以确定它是否能预测这些公司第二天的股市表现。
研究发现，分数与被分析公司第二天的股票表现之间存在显著的正相关关系。得分较高的公司往往比得分较低的公司有着更好的投资回报。的表现优于传统的情感分析方法，虽然后者也使用头条新闻和社交媒体的数据来预测股票走势。
研究人员得出结论，将等先进的语言模型纳入投资决策过程，可以带来更准确的预测，并提高量化交易策略的表现。研究表明，与衍生的情感分数相比，传统模型并没有提供任何更高的预测能力。这些发现表明，可能为寻求预测未来股市走势的投资者带来希望。
与此同时，虽然和其他高级语言模型在预测股票市场回报方面的潜在用例很有前景，但如果它不能提供预期的准确性和帮助，市场上就会出现对其可能带来的风险的担忧。尽管如此，彭博社最近还是发布了一种新的基于GPT的语言模型，名为，它是在一个由英语金融文件、新闻、监管文件、新闻稿和社交媒体组成的数据集上进行的训练。该公司声称，这个新模型将改进现有的自然语言处理任务，如情感分析、新闻分类、标题生成、问答问题和其他与查询相关的任务。
彭博并不是唯一一家在该领域进行创新的公司。全球各地的企业都迫切希望将人工智能整合到现有的商业模式中，但供应却很匮乏。这就是为什么正在创建一个市场，旨在帮助任何企业将人工智能集成到他们现有的模型中。该公司正在从散户投资者那里筹集数百万美元来实现这一目标。
几十年前，对冲基金 的创始人吉姆•西蒙斯(Jim )就率先使用了机器学习创建算法，使计算机能够在最少的人工输入下，利用过去的数据做出投资决策。但像它这样的公司还没有完全过渡到使用自我学习或强化学习等尖端人工智能（AI）方法进行自动化操作。相反，他们继续依靠先进的统计数据和”理论先行”的方法。
不管有什么担忧，人工智能在金融行业的应用正在迅速增长，并可能成为该行业真正的游戏规则改变者。
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