ChatGPT прошёл тесты по финансам. Теперь чат-бот может расшифровывать заявления ФРС и предсказывать движение акций по заголовкам новостей

Сотрудники ФРС обнаружили, что технология может расшифровывать «голубиный» и «ястребиный» языки.

2 мин.
ChatGPT прошёл тесты по финансам. Теперь чат-бот может расшифровывать заявления ФРС и предсказывать движение акций по заголовкам новостей

Первая волна академических исследований, применяющих ChatGPT в мире финансов, на подходе – и, судя по первым результатам, шумиха последних нескольких месяцев оправдана.

В этом месяце были опубликованы две новые работы, в которых чат-бот с искусственным интеллектом использовался для решения задач, связанных с рынком: в одной из них он расшифровывал заявления Федеральной резервной системы (ФРС) как «ястребиные» или «голубиные», а в другой — определял, хороши или плохи заголовки газет для акций.

💡
Ястребы (Hawk) лоббируют высокие процентные ставки в экономике, а голуби (Dove), наоборот, выступают за снижение ставок и смягчение денежно-кредитной политики.

ChatGPT успешно прошёл оба теста, что говорит о потенциально большом шаге вперед в использовании технологии для превращения массивов текста из новостных статей, твитов и выступлений в торговые показатели.

Конечно, этот процесс не является чем-то новым для Уолл-стрит, где финансовые эксперты уже давно используют языковые модели, лежащие в основе чат-бота, для обоснования многих стратегий. Но полученные результаты указывают на то, что технология, разработанная OpenAI, достигла нового уровня в плане разбора нюансов и контекста.

В первой работе, озаглавленной «Может ли ChatGPT расшифровать речь ФРС?», два исследователя из самой ФРС обнаружили, что чат-бот ближе всего подошел к человеку в определении того, являются ли заявления центрального банка «голубиными» или «ястребиными». Энн Лундгаард Хансен и София Казинник из ФРС Ричмонда показали, что он превзошёл используемую модель от Google под названием BERT, а также классификации, основанные на словарях.

ChatGPT даже смог объяснить свою классификацию заявлений ФРС по политике таким образом, что она напоминала аналитика центрального банка, который также интерпретировал язык, выступая в качестве человеческого эталона для исследования.

Возьмем это предложение из заявления от мая 2013 года: «Условия на рынке труда в последние месяцы, в целом, продемонстрировали некоторое улучшение, но уровень безработицы остаётся повышенным». Бот объяснил, что эта фраза является «голубиной», поскольку она предполагает, что экономика ещё не полностью восстановилась. Это было похоже на вывод аналитика.

ChatGPT способен объяснить свои классификации подобно человеку-аналитику. 

Во втором исследовании «Может ли ChatGPT предсказать движение цен на акции? Предсказуемость доходности и большие языковые модели» Алехандро Лопес-Лира и Юэхуа Танг из Университета Флориды попросили ChatGPT притвориться финансовым экспертом и интерпретировать заголовки корпоративных новостей. Они использовали новости после конца 2021 года — период, который не был охвачен обучающими данными чат-бота.

Исследование показало, что ответы ChatGPT показали статистическую связь с последующим движением акций, что свидетельствует о том, что технология была способна правильно анализировать последствия новостей.

В примере о том, хорошо или плохо для Oracle заголовок «Rimini Street получила штраф в размере $630 000 в деле против Oracle», ChatGPT объяснил, что он положительный, потому что штраф «потенциально может повысить доверие инвесторов к способности Oracle защитить свою интеллектуальную собственность и увеличить спрос на её продукты и услуги».

Достижения, продемонстрированные ChatGPT, похоже, откроют целые миры новой информации и сделают эту технологию более доступной для более широкого круга финансовых специалистов.


Ещё по теме:

Мы в Telegram, на Дзен, в Google News и YouTube