500% de retour ? Créé par ChatGPT, le gestionnaire de fonds le plus puissant de l'histoire !

ChatGPT, va-t-il remplacer les gestionnaires de fonds humains ?

Finder, un site de conseil financier au Royaume-Uni, a déclaré avoir créé un portefeuille composé d'actions sélectionnées par ChatGPT le 6 mars. Ce portefeuille a augmenté de 4,93% deux mois plus tard.

Au cours de la même période, la performance moyenne des 10 fonds les plus populaires au Royaume-Uni était de -0,78 %, et ils ont sous-performé l'« indice ChatGPT » dans 87 % des jours de bourse.

De même, l'indice S&P 500 (un indice contenant les 500 entreprises les plus valorisées aux États-Unis) n'a augmenté que de 3 % au cours de la même période.

En plus des emplois des travailleurs littéraires menacés, les gestionnaires de fonds, égérie des « travailleurs battus », vont-ils également perdre leur emploi ?

Une route inimaginable

Qui aurait pensé que des chercheurs étrangers publiaient réellement un article pour explorer en détail la capacité de la négociation d'actions par l'IA.

Plus précisément, donnez à ChatGPT quelques titres d'actualité et laissez ChatGPT utiliser l'analyse des sentiments (Sentiment Analysis) pour juger de l'impact de ces événements sur le marché boursier.

ChatGPT déterminera si un certain événement est bénéfique, négatif ou sans rapport avec le cours de l'action. Ensuite, les chercheurs évalueront en fonction des résultats et utiliseront les rendements boursiers réels pour voir si ChatGPT est exact.

Les chercheurs ont déclaré que ChatGPT est bien meilleur que les autres modèles et que les prédictions comme GPT-1 et GPT-2 sont inexactes.

Cela montre deux choses. Premièrement, la capacité de prédiction des rendements du marché boursier est une capacité qui nécessite de toute urgence une exploration plus approfondie des modèles de langage. Deuxièmement, des modèles linguistiques plus avancés généreront forcément des prédictions plus précises.

Les trois principaux ensembles de données utilisés par l'équipe de recherche sont le résumé des rendements quotidiens du Centre de recherche sur les prix des valeurs mobilières (CRSP), les principaux titres d'actualité et RavenPack.

La couverture de l'échantillon de données commence en octobre 2021 et se termine en décembre 2022.

La raison du choix de cette période est également très simple. Les propres données de formation de ChatGPT vont jusqu'à septembre 2021, ce qui signifie qu'il n'est pas du tout nécessaire de prédire les données avant octobre. Il connaît déjà les résultats. Par conséquent, les nouvelles données après le 21 octobre sont uniquement destinées à ChatGPT pour s’entraîner.

Parmi les trois ensembles de données, l'ensemble de données sur les rendements quotidiens du CRSP contient les rendements quotidiens de diverses actions de sociétés cotées sur les principales bourses américaines, y compris le cours des actions, le volume des transactions, la capitalisation boursière et d'autres données.

Deuxièmement, les chercheurs ont collecté toutes les actualités contenant des noms de sociétés ou des codes boursiers provenant de diverses grandes agences de presse, de sites Web d'informations financières et de plateformes de médias sociaux.

Pour chaque entreprise, les chercheurs collectent toutes les actualités durant la période d'échantillonnage.

Enfin, RavenPack mérite d'être mis en avant.

Depuis 2003, RavenPack est l'un des principaux fournisseurs d'analyse de données dans le secteur des services financiers.

Ils aident les entreprises à extraire rapidement et facilement des éléments précieux d'une grande quantité d'informations. Les produits RavenPack permettent aux clients d'augmenter leurs revenus, de réduire les risques et d'augmenter l'efficacité opérationnelle.

En général, le rôle de RavenPack est de garantir que ce qui est transmis à ChatGPT est des informations valides/pertinentes.

Au final, l'équipe de recherche a comparé 67 586 titres d'actualité provenant de 4 138 entreprises de RavenPack.

Dans le même temps, les chercheurs noteront chaque actualité de 0 à 100, mesurant la relation entre chaque actualité et l'entreprise mentionnée.

Un score de 0 signifie qu'une certaine entreprise a été mentionnée passivement dans l'actualité, peut-être juste en passant. Les chercheurs recherchent une corrélation de 100 points.

Dans le même temps, toutes les nouvelles qui ne font qu'introduire les tendances boursières sont également exclues, ce qui viole l'intention initiale de prédiction. L’équipe de recherche a également évité les rapports en double du même contenu afin que les données collectées puissent mieux servir l’expérience.

À ce stade, les données à collecter sont presque terminées et la prochaine étape consiste à les analyser.

Négoce d'actions avec système de points

Puisque vous souhaitez que ChatGPT génère du contenu, la première chose est de concevoir une invite.

L'équipe de recherche utilise l'invite suivante :

Supposons que vous êtes un expert financier et que vous êtes un expert avec une expérience de référence. Si la nouvelle est une bonne nouvelle, répondez « OUI ». Si c’est une mauvaise nouvelle, répondez « NON ». Si vous n’êtes pas sûr, répondez « INCONNU » à la première ligne, puis développez une phrase courte et concise sur la suivante. doubler.

Cette nouvelle est-elle bonne ou mauvaise pour le cours de l'action de _____(nom de la société) en _____ (court terme, long terme) ?

Titre de l'actualité : _____

Comme vous pouvez le constater, le chercheur a demandé à ChatGPT Cosplay d'avoir une recommandation expérience Experts financiers, et les lignes horizontales sont remplacées par des informations spécifiques.

Par exemple :

Entrez le titre de l'actualité : Rimini Street a été poursuivi en justice avec Oracle à une amende de 630 000 $# 🎜🎜#

Objet d'évaluation : cours de l'action Oracle

Durée : court terme# 🎜🎜#

La réponse fournie par ChatGPT est la suivante :

"OUI. L'amende contre Rimini Street favorisera indirectement la confiance des investisseurs. , je crois que Oracle a la capacité de protéger ses droits de propriété intellectuelle et de maintenir la demande accrue pour ses produits et services. OUI compte pour 1 point, NON compte pour -1 point et INCONNU compte pour 0 point.

S'il y a beaucoup de nouvelles sur une entreprise en une journée, résumez les scores et établissez une moyenne.

Enfin, utilisez ce score prédit pour correspondre aux résultats réels suivants.

Bonne nouvelle pour les investisseurs particuliers !

En tirant parti des données de l'actualité et des scores de sentiment générés, les chercheurs ont découvert une forte corrélation entre les résultats de l'évaluation ChatGPT et les rendements quotidiens ultérieurs des actions de l'échantillon.

De plus, le score de sentiment de ChatGPT peut prédire les rendements boursiers avec plus de précision que les indicateurs de sentiment fournis par les fournisseurs de données traditionnels existants.

L'équipe de recherche estime que la raison pour laquelle ChatGPT est meilleur que l'indice de sentiment existant est due à sa forte capacité de compréhension du langage, qui lui permet de capturer le sentiment dans l'actualité. les titres peuvent être nuancés, rendant ainsi les scores de sentiment générés plus fiables.

Ainsi, l'utilisation de grands modèles de langage comme outils peut fournir de meilleures références d'investissement que les indices de sentiment traditionnels.

L'équipe de recherche a en outre découvert que le score de sentiment ChatGPT a une meilleure capacité à prédire les bénéfices des actions à petite capitalisation que ceux des actions à grande capitalisation. Expliquez que les restrictions sur l'arbitrage entre actionnaires peuvent réduire la rentabilité de cette stratégie.

L'équipe de recherche utilise les scores de sentiment générés par ChatGPT pour guider les opérations boursières.

La méthode de fonctionnement spécifique consiste à acheter (nouvelles positives) ou à vendre temporairement (nouvelles négatives) des actions tant qu'il y a des nouvelles.

Si la nouvelle est publiée pendant les heures de négociation, elle sera négociée au prix actuel. Si elle est publiée en dehors des heures de négociation, elle sera négociée au prix d'ouverture. du lendemain.

(La ligne noire représente un revenu sans coût, la ligne verte représente 5 % de revenu de coût de transaction, la ligne bleue représente 10 % de revenu de coût de transaction, la ligne bleu foncé représente 25 % de revenu de coût de transaction et la ligne rouge représentant le rendement global du marché)

Ce tableau montre les résultats de l'analyse de régression de l'opération, qui reflète intuitivement la corrélation entre les rendements boursiers du lendemain et le score de sentiment généré par ChatGPT.

500% de taux de retour ! ?

Utiliser ChatGPT pour effectuer une analyse des sentiments sur les gros titres de l'actualité afin de prédire les rendements boursiers qui surpassent les indices de sentiment traditionnels des principaux fournisseurs.

montre qu'il existe un grand potentiel pour continuer à développer et explorer l'application de grands modèles de langage dans le secteur financier.

Avec le développement de la technologie de l'IA elle-même, concevoir des modèles plus complexes pour gagner de l'argent sur le marché financier est une chose très fiable.

D'un point de vue macro, si la plupart des praticiens financiers utilisent des outils basés sur de grands modèles de langage pour prendre des décisions à l'avenir, cela aura également des conséquences considérables sur le mécanisme de formation des prix du marché financier, les canaux de diffusion de l'information et stabilité du marché.

Alors, à quoi ressemble le retour spécifique ?

La stratégie long-short, qui consiste à acheter des sociétés avec de bonnes nouvelles et à vendre à découvert des sociétés avec de mauvaises nouvelles, a le taux de rendement le plus élevé, dépassant 500 %.

La stratégie de vente à découvert se concentre uniquement sur les sociétés de vente à découvert avec de mauvaises nouvelles, et le taux de retour est proche de 400 %.

Une stratégie long-only qui n'achète que des entreprises avec de bonnes nouvelles, le taux de rendement est d'environ 50%.

Bien sûr, ce chiffre peut paraître trompeur, mais il s'agit en réalité d'une situation idéale.

Cependant, mis à part les chiffres froids, ChatGPT a beaucoup de place pour cette fonctionnalité.

Cela pourrait réécrire le trading d'actions, les investisseurs particuliers ont désormais accès à des outils plus puissants que l'analyse du sentiment des entreprises.

De manière générale, ChatGPT rend obsolètes les années de travail que d'autres entreprises ont consacrées à des modèles d'apprentissage automatique propriétaires.

Cela représente des millions de dollars en R&D et rend cette capacité facilement accessible à tous.

Pour les investisseurs ordinaires, surperformer le marché est plutôt une bonne chose.

Pour les gens ordinaires qui n'ont pas de connaissances financières et d'expérience en bourse très complexes, ils ne peuvent bien sûr pas effectuer d'analyses aussi complexes et d'opérations de haute précision.

Ensuite, sur la base de la stratégie de sélection de titres recommandée dans le « Portefeuille ChatGPT » mentionné au début qui a surperformé le S&P 500 :

1. Faible taux d'endettement
2. Croissance continue et stable dans l'histoire
3. Posséder des actifs qui génèrent un avantage concurrentiel.

Vous pouvez également sélectionner de bonnes entreprises pour vous aider à allouer efficacement vos actifs.

Mais il convient de noter que la réponse donnée par ChatGPT ne peut pas être utilisée comme base factuelle pour un investissement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!