من التنبؤ بسوق الأسهم إلى تحليل بيانات الاحتياطي الفيدرالي ؛ نتائج مذهلة لاستخدام ChatGPT في المجال المالي

إذا حكمنا من خلال نتائج المجموعة الأولى من الدراسات الأكاديمية التي فحصت أداء ChatGPT في مجال التمويل ، فإن الكثير من الضجيج على مدار الأشهر الماضية حول روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي كان صحيحًا. على سبيل المثال ، يمكن لـ ChatGPT تحليل الخطابات الغامضة لحكام البنك المركزي الأمريكي بطريقة ما أو للتعرف على التأثير الإيجابي أو السلبي للأخبار على أسعار أسهم الشركات المختلفة.

ل تقرير بلومبرج ، هذا الشهر ، تم نشر مقالتين جديدتين تبحثان في أداء روبوت دردشة الذكاء الاصطناعي ChatGPT في التحليل المالي. تحلل إحدى المقالات السياسة النقدية للاحتياطي الفيدرالي بناءً على تصريحات مديريها ، بينما تتناول المقالة الثانية تأثير الأخبار المتعلقة بالشركات على التنبؤ بحركات سوق الأوراق المالية.

تمثل نتائج الدراستين خطوة كبيرة إلى الأمام في استخدام هذه التقنية لتحويل مجموعة من النصوص ، من المقالات الإخبارية إلى التغريدات والخطابات ، إلى إشارات تداول.

بالطبع ، استخدم محللو Quantcast في وول ستريت منذ فترة طويلة نماذج اللغة الكامنة وراء روبوتات المحادثة هذه لتحسين العديد من استراتيجيات التداول الخاصة بهم. ومع ذلك ، تظهر هذه النتائج الجديدة أن تقنية الذكاء الاصطناعي التي طورتها شركة OpenAI وصلت إلى مستوى جديد من تحليل وتفاصيل الإطار.

سلافي مارينوف ، مدير التعلم الآلي في Man AHL ، وهي منصة تستخدم تقنية تسمى معالجة اللغة الطبيعية لسنوات لقراءة نص مثل الإيصالات ومشاركات Reddit:

كان chatbot ChatGPT أحد تلك الحالات النادرة التي يكون فيها الضجيج حقيقيًا.

المقال الأول بعنوان “هل تستطيع ChatGPT فك شفرة Fedspeak – التصريحات الغامضة لرؤساء الاحتياطي الفيدرالي؟” تم نشره. وجد الباحثان في هذه الدراسة ، وهما من مكتب الاحتياطي الفيدرالي في ريتشموند ، أن تحليل ChatGPT لما إذا كانت بيانات البنك المركزي انكماشية أو توسعية قريب جدًا من التحليل البشري. في هذه الورقة ، توضح Anne Lundgaard Hansen و Sophia Kazinnik أن ChatGPT يتفوق على نموذج BERT من Google بالإضافة إلى نماذج التعلم القائمة على القاموس.

وفقًا للمقال ، تمكنت ChatGPT من شرح تصنيفها لبيانات السياسة النقدية للاحتياطي الفيدرالي بطريقة مشابهة لمحللي البنك المركزي. وأيضًا ، في تفسيره ، اعتبر هذه الأقوال تدبيرًا بشريًا.

ضع في اعتبارك هذه الجملة من بيان الاحتياطي الفيدرالي في مايو 2013: “لقد تحسنت ظروف سوق العمل في الأشهر الأخيرة ، لكن معدل البطالة لا يزال مرتفعًا”. وتعليقًا على الخط ، قال ChatGPT إن التصريحات تتضمن سياسة نقدية توسعية ؛ لأنه يظهر أن الظروف الاقتصادية لم تنتعش بالكامل بعد. كان هذا التفسير مشابهًا لاستنتاج محلل يدعى ماثيو برايسون ، والذي يصفه المقال بأنه رجل يبلغ من العمر 24 عامًا معروفًا بذكائه.

المقال الثاني بعنوان “هل يمكن لـ ChatGPT توقع اتجاه حركة أسعار سوق الأسهم؟” القدرة على التنبؤ بالأداء ونماذج اللغة الكبيرة “تم نشره. طلب Alejandro Lopez-Lira و Yuehua Tang ، الباحثان في جامعة فلوريدا ، من ChatGPT العمل كخبير مالي ومعلق على عناوين أخبار الشركات. استخدموا الأخبار التي نُشرت بعد تشرين الثاني (نوفمبر) 2021 (آبان 1400) ؛ الفترة التي لم يتم تغطية بياناتها في البرنامج التعليمي لبرنامج chatbot.

وجدت الدراسة أن ردود ChatGPT أظهرت ارتباطًا إحصائيًا بتحركات سوق الأوراق المالية في المستقبل. علامة على أن هذه التقنية يمكنها تحليل تأثيرات الأخبار على السوق بشكل صحيح.

على سبيل المثال ، أوضح روبوت المحادثة هذا ما إذا كان العنوان “شركة Rimini Street Firm 630،000 $ في Oracle Case” جيدًا أم سيئًا لشركة Oracle ، موضحًا أن لها تأثيرًا إيجابيًا ؛ لأن الغرامة “يمكن أن تعزز ثقة المستثمرين في قدرة Oracle على حماية ملكيتها الفكرية وزيادة الطلب على منتجاتها وخدماتها.”

بالنسبة لمعظم المحللين رفيعي المستوى ، فإن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لقياس مدى شعبية السهم على Twitter أو لتحليل تأثير آخر الأخبار حول الشركة أصبح الآن ممارسة قياسية تقريبًا. ولكن يبدو أن التحسينات الأخيرة على ChatGPT يمكن أن توفر مجموعة من المعلومات الجديدة وتجعل التكنولوجيا في متناول مجموعة أكبر من المتخصصين الماليين.

يعتقد مارينوف أنه على الرغم من أنه ليس من المستغرب أن تتمكن الآلات من تفسير المعلومات مثل البشر تقريبًا ، فمن المحتمل أن تقوم ChatGPT بتسريع العملية برمتها.

عندما كان القانون الدولي الإنساني يبني نماذج التعلم لأول مرة ، حدد محللو صندوق التحوط يدويًا التأثير الإيجابي أو السلبي لكل جملة على الأصول لمساعدة الآلات على إنشاء إطار لتفسير اللغة. ثم قامت الشركة التي تتخذ من لندن مقراً لها بتحويل العملية برمتها إلى لعبة لجميع موظفيها لتقييم المشاركين وحساب مدى اتفاقهم مع كل جملة.

تظهر هاتان الورقتان الجديدتان أن ChatGPT يمكنه القيام بأشياء مماثلة دون الحاجة إلى تدريب خاص. أظهرت الأبحاث التي أجراها مجلس الاحتياطي الفيدرالي أن تقنية التعلم دون رؤية الأمثلة السابقة (التعلم بدون طلقة) قد أحرزت تقدمًا كبيرًا مقارنة بإصداراتها السابقة. ومع ذلك ، فإن تحسين chatbot هذا استنادًا إلى عدد من الأمثلة المحددة يجعل المخرجات أفضل بكثير.

قال مارينوف ، الذي شارك سابقًا في تأسيس شركة ناشئة تعتمد على تعلم اللغة الطبيعية:

في السابق ، كان عليك تسمية البيانات بنفسك. الآن يمكنك القيام بذلك من خلال التصميم الفوري الصحيح بواسطة ChatGPT.

كما أصدرت شركة Bloomberg LP ، الشركة الأم لـ Bloomberg News ، برنامجًا آليًا كبيرًا للمحادثات قائمًا على نموذج اللغة للذكاء الاصطناعي للتحليل المالي الشهر الماضي.