500 % Rendite? Erstellt von ChatGPT, dem stärksten Fondsmanager der Geschichte!

ChatGPT, wird es menschliche Fondsmanager ersetzen?

Finder, eine Finanzberatungswebsite in Großbritannien, gab an, am 6. März ein Portfolio bestehend aus von ChatGPT ausgewählten Aktien erstellt zu haben. Dieses Portfolio stieg zwei Monate später um 4,93 %.

Im gleichen Zeitraum betrug die durchschnittliche Performance der 10 beliebtesten Fonds im Vereinigten Königreich -0,78 % und sie schnitten an 87 % der Handelstage schlechter ab als der „ChatGPT Index“.

Ähnlich stieg der S&P 500 Index (ein Index, der die 500 wertvollsten Unternehmen in den Vereinigten Staaten enthält) im gleichen Zeitraum nur um 3 %.

Zusätzlich zu den bedrohten Arbeitsplätzen von Literaturarbeitern: Werden auch Fondsmanager, das Gesicht der „prügelnden Arbeiter“, ihren Arbeitsplatz verlieren?

Ein ungeahnter Weg

Wer hätte gedacht, dass ausländische Forscher tatsächlich einen Artikel veröffentlicht haben, um die Möglichkeiten des KI-Aktienhandels im Detail zu untersuchen.

Geben Sie ChatGPT insbesondere einige Schlagzeilen und lassen Sie ChatGPT die Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis) verwenden, um die Auswirkungen dieser Ereignisse auf den Aktienmarkt zu beurteilen.

ChatGPT ermittelt, ob ein bestimmtes Ereignis für den Aktienkurs vorteilhaft, negativ oder irrelevant ist. Anschließend bewerten die Forscher anhand der Ergebnisse und prüfen anhand realer Börsenrenditen, ob ChatGPT korrekt ist.

Forscher sagten, dass ChatGPT viel besser ist als andere Modelle und Vorhersagen wie GPT-1 und GPT-2 ungenau sind.

Dies zeigt zwei Dinge: Erstens ist die Fähigkeit der Börse, Renditen vorherzusagen, eine Fähigkeit, die für Sprachmodelle dringend weiter erforscht werden muss. Zweitens werden fortschrittlichere Sprachmodelle zwangsläufig genauere Vorhersagen generieren.

Die drei Hauptdatensätze, die das Forschungsteam verwendet, sind die tägliche Renditezusammenfassung des Center for Research in Securities Prices (CRSP), wichtige Schlagzeilen und RavenPack.

Die Abdeckung der Datenstichprobe beginnt im Oktober 2021 und endet im Dezember 2022.

Der Grund für die Wahl dieses Zeitraums ist ebenfalls sehr einfach. Die eigenen Trainingsdaten von ChatGPT reichen bis September 2021, was bedeutet, dass die Daten vor Oktober überhaupt nicht vorhergesagt werden müssen. Die Ergebnisse sind bereits bekannt. Daher dienen die neuen Daten nach dem 21. Oktober ChatGPT nur zu Übungszwecken.

Unter den drei Datensätzen enthält der tägliche Renditedatensatz von CRSP die täglichen Renditen verschiedener Unternehmensaktien, die an großen US-Börsen notiert sind, einschließlich Aktienkurs, Handelsvolumen, Marktkapitalisierung und anderen Daten.

Zweitens sammelten die Forscher alle Nachrichten, die Firmennamen oder Börsencodes enthielten, von verschiedenen großen Nachrichtenorganisationen, Finanznachrichten-Websites und Social-Media-Plattformen.

Für jedes Unternehmen sammeln die Forscher im Stichprobenzeitraum alle Neuigkeiten.

Abschließend verdient RavenPack hervorgehoben zu werden.

Seit 2003 ist RavenPack einer der führenden Datenanalyseanbieter im Finanzdienstleistungsbereich.

Sie helfen Unternehmen dabei, schnell und einfach wertvolle Teile aus großen Informationsmengen zu extrahieren. Mit den Produkten von RavenPack können Kunden ihren Umsatz steigern, Risiken reduzieren und die betriebliche Effizienz steigern.

Im Allgemeinen besteht die Rolle von RavenPack darin, sicherzustellen, dass es sich bei den an ChatGPT übermittelten Informationen um gültige/relevante Informationen handelt.

Am Ende hat das Forschungsteam 67.586 Schlagzeilen von 4.138 Unternehmen von RavenPack abgeglichen.

Gleichzeitig bewerten die Forscher jede Nachricht von 0 bis 100 und messen so ihre Beziehung zum genannten Unternehmen.

Ein Wert von 0 bedeutet, dass ein bestimmtes Unternehmen in den Nachrichten passiv, vielleicht auch nur nebenbei, erwähnt wurde. Forscher suchen nach einer Korrelation von 100 Punkten.

Gleichzeitig werden auch alle Nachrichten ausgeschlossen, die nur Börsentrends vorstellen, was gegen die ursprüngliche Absicht der Prognose verstößt. Auch eine doppelte Berichterstattung über denselben Inhalt wurde vom Forschungsteam vermieden, damit die gesammelten Daten dem Experiment besser dienen können.

Zu diesem Zeitpunkt sind die zu sammelnden Daten fast vollständig und der nächste Schritt besteht in der Analyse.

Score-basierter Aktienhandel

Da Sie möchten, dass ChatGPT Inhalte ausgibt, besteht der erste Schritt darin, eine Eingabeaufforderung zu entwerfen.

Das Forschungsteam verwendet die folgende Eingabeaufforderung:

Gehen Sie davon aus, dass Sie ein Finanzexperte und ein Finanzexperte mit Empfehlungserfahrung sind. Wenn es sich um eine gute Nachricht handelt, antworten Sie mit „JA“. Wenn es sich um eine schlechte Nachricht handelt, antworten Sie mit „NEIN“. Linie.

Ist diese Nachricht gut oder schlecht für den Aktienkurs von _____ (Firmenname) über _____ (kurzfristig, langfristig)?

Titel der Nachricht: _____

Wie Sie sehen können, haben die Forscher ChatGPT Cosplay gebeten, ein Finanzexperte mit Empfehlungserfahrung zu sein, und die horizontalen Linien wurden durch spezifische Informationen ersetzt.

Zum Beispiel:

Nachrichtentitel eingeben: Rimini Street wurde im Rechtsstreit mit Oracle zu einer Geldstrafe von 630.000 US-Dollar verurteilt

Bewertungsobjekt: Oracle-Aktienkurs

Zeitspanne: kurzfristig

Die Antwortausgabe von ChatGPT lautet:

„JA. Die Geldbuße gegen Rimini Street wird indirekt das Vertrauen der Anleger in die Fähigkeit von Oracle stärken, seine geistigen Eigentumsrechte zu schützen und die gestiegene Nachfrage nach seinen Produkten und Dienstleistungen aufrechtzuerhalten.“ wird basierend auf den Antworten von ChatGPT bewertet. JA zählt als 1 Punkt, NEIN zählt als -1 Punkt und UNBEKANNT zählt als 0 Punkte.

Wenn es an einem Tag viele Neuigkeiten über ein Unternehmen gibt, fassen Sie die Ergebnisse zusammen und geben Sie einen Durchschnitt aus.

Verwenden Sie schließlich diese vorhergesagte Punktzahl, um sie mit den nachfolgenden tatsächlichen Ergebnissen abzugleichen.

Gute Nachrichten für Privatanleger!

Durch die Nutzung von Schlagzeilendaten und den generierten Stimmungswerten stellten die Forscher eine starke Korrelation zwischen den ChatGPT-Bewertungsergebnissen und den nachfolgenden täglichen Renditen der Aktien in der Stichprobe fest.

Und der Sentiment-Score von ChatGPT kann Aktienrenditen genauer vorhersagen als die Sentiment-Indikatoren, die von bestehenden traditionellen Datenanbietern bereitgestellt werden.

Das Forschungsteam ist davon überzeugt, dass der Grund, warum ChatGPT besser ist als der bestehende Sentiment-Index, in seinem starken Sprachverständnis liegt, das es ihm ermöglicht, die Nuancen in Schlagzeilen zu erfassen und so die generierten Sentiment-Scores zuverlässiger zu machen.

Die Verwendung großer Sprachmodelle als Werkzeug kann also eine bessere Investitionsreferenz liefern als herkömmliche Stimmungsindizes.

Das Forschungsteam stellte außerdem fest, dass der ChatGPT-Sentiment-Score für Small-Cap-Aktien eine bessere Fähigkeit zur Gewinnprognose bietet als für Large-Cap-Aktien. Erklären Sie, dass Beschränkungen der Aktionärsarbitrage die Rentabilität dieser Strategie verringern können.

Das Forschungsteam nutzt die von ChatGPT generierten Sentiment-Scores, um den Aktienbetrieb zu steuern.

Die spezifische Betriebsmethode besteht darin, Aktien zu kaufen (positive Nachrichten) oder vorübergehend zu verkaufen (negative Nachrichten), solange es Neuigkeiten gibt.

Wenn die Nachricht während der Handelszeiten veröffentlicht wird, wird sie zum aktuellen Preis gehandelt. Wenn sie außerhalb der Handelszeiten veröffentlicht wird, wird sie zum Eröffnungspreis des nächsten Tages gehandelt.

(Die schwarze Linie stellt die Einnahmen aus Nullkosten dar, die grüne Linie stellt die Einnahmen aus 5 % Transaktionskosten dar , und die blaue Linie stellt 10 % Transaktionskostenertrag dar, die dunkelblaue Linie stellt 25 % Transaktionskostenertrag dar und die rote Linie stellt den Gesamtmarktertrag dar)

Dies Die Tabelle zeigt die Regressionsanalyse der Operation. Die Ergebnisse spiegeln intuitiv die Korrelation zwischen den Aktienrenditen des nächsten Tages und dem von ChatGPT generierten Sentiment-Score wider.

500 % Rücklaufquote! ?

Die Verwendung von ChatGPT zur Durchführung einer Stimmungsanalyse von Schlagzeilen zur Vorhersage von Aktienrenditen übertrifft herkömmliche Stimmungsindizes großer Anbieter.

zeigt, dass großes Potenzial besteht, die Anwendung großer Sprachmodelle in der Finanzbranche weiterzuentwickeln und zu erforschen.

Mit der Entwicklung der KI-Technologie selbst ist die Entwicklung komplexerer Modelle zum Geldverdienen auf dem Finanzmarkt eine sehr zuverlässige Sache.

Aus makroökonomischer Sicht wird es, wenn man bedenkt, dass die meisten Finanzfachleute in Zukunft auch Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben werden, wenn sie auf großen Sprachmodellen basierende Tools zur Entscheidungsfindung verwenden Der Preisbildungsmechanismus des Finanzmarktes, die Informationsverbreitungskanäle und die Marktstabilität haben tiefgreifende Auswirkungen.

Also, wie sieht die konkrete Rendite aus?

Die Long-Short-Strategie, die Unternehmen mit guten Nachrichten kauft und Unternehmen mit schlechten Nachrichten shortet, weist die höchste Rendite von mehr als 500 % auf.

Die Short-Only-Strategie konzentriert sich nur auf Short-Selling-Unternehmen mit schlechten Nachrichten, und die Rendite liegt bei nahezu 400 %.

Eine Long-Only-Strategie, die nur Unternehmen mit guten Nachrichten kauft, die Rendite liegt bei etwa 50 %.

Natürlich mag diese Zahl trügerisch erscheinen, aber es handelt sich tatsächlich um eine Idealsituation.

Abgesehen von den kalten Zahlen bietet ChatGPT jedoch viel Raum für diese Funktion.

Dies könnte den Aktienhandel neu definieren, da Privatanleger nun Zugriff auf Tools haben, die leistungsfähiger sind als die Stimmungsanalyse von Unternehmen.

Im Allgemeinen macht ChatGPT die jahrelange Arbeit, die andere Unternehmen in proprietäre Modelle für maschinelles Lernen gesteckt haben, überflüssig.

Es umfasst Millionen von Dollar an Forschung und Entwicklung und macht diese Fähigkeit für jedermann leicht zugänglich.

Für normale Anleger ist es ziemlich gut, den Markt zu übertreffen.

Natürlich können normale Menschen, die nicht über sehr komplexe Finanzkenntnisse und Erfahrung im Aktienhandel verfügen, solch komplexe Analysen und hochpräzise Operationen nicht durchführen.

Dann basierend auf der im eingangs erwähnten „ChatGPT-Portfolio“ empfohlenen Aktienauswahlstrategie, die den S&P 500 übertrifft:

#🎜 🎜#

1. Niedrige Schuldenquote
2. Kontinuierliches und stabiles Wachstum in der Geschichte
#🎜🎜 #Verfügen Sie über Vermögenswerte, die einen Wettbewerbsvorteil generieren.

kann auch gute Unternehmen auswählen, die Sie bei der effizienten Allokation Ihres Vermögens unterstützen.

Allerdings ist zu beachten, dass die Antwort von ChatGPT nicht als sachliche Grundlage für Investitionen herangezogen werden kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von500 % Rendite? Erstellt von ChatGPT, dem stärksten Fondsmanager der Geschichte!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!