ブルームバーグによると、ある研究では、米国連邦準備制度理事会 (FRB) の声明が強いかハト派的かを解読し、別の研究では、メディアの見出しが株式にとって良いか悪いかを判断しました。

ChatGPT は両方のテストに合格し、ビジネス上の意思決定に基づいて、記事からツイート、スピーチまで、幅広いテキストを変換するテクノロジーを使用する上で潜在的に重要な前進を示しました。

もちろん、このプロセスは、チャットボットが戦略開発のための情報を学習するための基礎として言語モデルを長い間使用してきたウォール街にとって新しいものではありません。 しかし、これらの結果は、OpenAI 社が開発した技術である ChatGPT が、ニュアンスと文脈を「読み取る」という点で新しいレベルに達したことを示しています。

「ChatGPT は Fedspeak を解読できますか?」というタイトルの最初の論文で、FRB の 2 人の研究者自身が、ChatGPT の主張が最も人道的な Fed の主張と似ていることを発見しました。 Fed のリッチモンド支店の Anne Lundgaard Hansen と Sophia Kazinnik は、ChatGPT が一般的に使用されているモデルである Google の BERT を克服したと指摘しています。

ChatGPT は、FRB の政策声明がどのように分類されるかを、FRB 自身のアナリストと同様に説明することさえできます。

2013 年 5 月の Fed の声明では、「労働市場の状況は、ここ数か月で全体的にいくらかの改善を示しているが、失業率は依然として上昇している」と述べられています。

ChatGPT は、この文をハト派的な口調で解釈し、経済がまだ完全に回復していないことを示しています。 これは、前述のブライソンというアナリストの結論に似ています。

「ChatGPT は株価の動きを予測できますか?」というタイトルの 2 つ目の調査では、 収益性モデルと大きな言語」と語るのは、フロリダ大学の Alejandro Lopez-Lira 氏と Yuehua Tang 氏で、ChatGPT に金融専門家になりすまして見出しを解釈するよう依頼しました。 2021 年の期間終了後のニュース、つまりチャットボットのトレーニング データに含まれていない期間を使用しました。

調査によると、ChatGPT によって提供された応答は、その後の株式の動きと統計的な関連性を示しています。 これは、この技術がニュースの意味を正確に分析できることを示しています。

「Rimini Street Company が Oracle に対する訴訟で 630,000 ドルの罰金を科された」という見出しが Oracle にとって良いか悪いかを判断する例として、ChatGPT は、罰金は知的財産を保護する Oracle の能力に対する投資家の信頼を高めることができるため、ポジティブであると説明しています。その製品とサービスに対する需要。

ほとんどのトレーダーにとって、株式の人気を測るために神経言語プログラミングを使用するのは普通のことですが、ChatGPT が示した進歩は、新しい洞察を切り開き、より幅広いトレーディング コミュニティがテクノロジーを利用しやすくしているようです。

マリノフ氏は、機械が人間とほぼ同じように読めるようになったことは驚くべきことではありませんが、ChatGPT はプロセス全体を高速化する可能性を秘めています。

Man AHL が最初にモデルを構築したとき、同社は言語を解釈するための詳細な情報を機械に提供するために、各文に資産の肯定または否定のフラグを立てました。

2 つの新しい研究は、ChatGPT が特定のトレーニングなしで同様のタスクを実行できることを示しています。 FRB の調査では、いくつかの具体例に基づ​​いてこの技術を改良すると、さらに優れたものになることが示されました。