cherry 美国佛罗里达大学金融学教授亚历桑德罗·洛佩兹-里拉在近期一篇未经同行评审的论文中表示，在使用 ChatGPT 来分析新闻头条对一只股票是利好还是利空后，他发现ChatGPT预测次日股票回报方向的能力远好于传统模型。
在这项实验中，洛佩兹-里拉及其合作伙伴使用了一家数据供应商提供的关于纽交所、纳斯达克和一家小盘股交易所上市股票的5万多条新闻。这些新闻开始于2022年10月，是在ChatGPT训练数据的截止日期之后。这意味着，ChatGPT在其本身训练中没有看到或使用过这些新闻。
然后，他们将新闻标题输入ChatGPT 3.5中，并附上指令：“忘掉之前的所有指示。假定你是一位有荐股经验的金融专家。在第一行中，如果是好消息，回答‘是’；如果是坏消息，回答‘否’；如果不确定，回答‘未知’。然后在下一行中用简短的句子来阐述。”
他们使用这种情绪分析来计算一个“ChatGPT分数”，并分析这些分数是否可以预测该公司第二天的股票市场表现。
研究人员发现，这些得分与他们分析的公司第二天的股票表现之间存在统计学上显著的正相关。得分较高的公司往往比得分较低的公司获得更好的回报。
该研究还发现，ChatGPT优于其他“传统的情绪分析方法”，这些方法也使用头条新闻和社交媒体的数据来预测股票走势。不过，研究人员也承认，他们在这项研究中并没有测试每一种方法。
“简而言之，我们的研究证明了ChatGPT在预测股市回报方面的价值。”研究人员写道。“我们的研究结果表明，将高级语言模型纳入投资决策过程可以产生更准确的预测，并提高量化交易策略的表现。”
不过，实验细节也表明，所谓的“大型语言模型”离能够完全胜任金融工作仍有很长的路要走。
洛佩兹-里拉表示，投资者应该“保持谨慎，不要仅仅依赖ChatGPT或类似的人工智能模型”，部分原因是人工智能在股价预测方面仍有几个方面待改进。
例如，这个实验不包括目标价，也没有让模型做任何数学运算。实际上，正如微软今年早些时候的一次公开演示所展现的那样，类似ChatGPT的技术经常编造数字。
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