Tento měsíc byly publikovány dvě nové práce, které nasadily chatbota s umělou inteligencí při řešení úkolů relevantních pro trh – jedna z nich se týkala rozluštění, zda jsou prohlášení Federálního rezervního systému jestřábí, nebo holubičí, a druhá určování, zda jsou titulky pro akcie dobré, nebo špatné.
ChatGPT uspěla v obou testech, což naznačuje potenciálně významný krok kupředu ve využívání technologie k přeměně množství textu od zpravodajských článků po tweety a projevy na obchodní signály.
Tento proces samozřejmě není na Wall Street ničím novým, kvantifikátoři již dlouho používají jazykové modely, které jsou základem chatbota, k vytváření mnoha strategií. Zjištění však ukazují, že technologie vyvinutá společností OpenAI dosahuje nové úrovně, pokud jde o analýzu nuancí a kontextu.
„Je to jeden z mála případů, kdy se jedná o skutečný humbuk,“ řekl Slavi Marinov, vedoucí oddělení strojového učení ve společnosti Man AHL, která již několik let používá technologii známou jako zpracování přirozeného jazyka ke čtení textů, jako jsou přepisy výdělků a příspěvky na Redditu.
Zdroj: Burzovnísvět.cz
V prvním článku s názvem Can ChatGPT Decipher Fedspeak? dva výzkumníci ze samotného Fedu zjistili, že ChatGPT se nejvíce přiblížil lidem při zjišťování, zda jsou prohlášení centrální banky holubičí nebo jestřábí. Anne Lundgaard Hansenová a Sophia Kazinniková z richmondského Fedu ukázaly, že překonává běžně používaný model společnosti Google nazvaný BERT a také klasifikace založené na slovnících.
ChatGPT dokonce dokázal vysvětlit své klasifikace politických prohlášení Fedu způsobem, který se podobal vlastnímu analytikovi centrální banky, který také interpretoval jazyk a sloužil jako lidské měřítko pro studii.
Třeba tato věta z prohlášení z května 2013: „Podmínky na trhu práce se v posledních měsících celkově zlepšily, ale míra nezaměstnanosti zůstává zvýšená.“ Robot vysvětlil, že tato věta je holubičí, protože naznačuje, že ekonomika se ještě plně nezotavila. To se podobalo závěru analytika – Brysona, který byl v dokumentu popsán jako „24letý muž, známý svou inteligencí a zvídavostí“.
Ve druhé studii, Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Alejandro Lopez-Lira a Yuehua Tang z Floridské univerzity nechali ChatGPT předstírat, že je finanční expert, a interpretovat titulky firemních zpráv. Použili zprávy po konci roku 2021, tedy v období, které nebylo zahrnuto v trénovacích datech chatbota.
Studie zjistila, že odpovědi poskytnuté ChatGPT vykazovaly statistickou souvislost s následnými pohyby akcií, což je známka toho, že technologie dokázala správně analyzovat důsledky zpráv.
Zdroj: Burzovnísvět.cz
V příkladu, zda je titulek „Rimini Street dostal v případu proti společnosti Oracle pokutu 630 000 dolarů“ pro společnost Oracle dobrý nebo špatný, ChatGPT vysvětlil, že je to pozitivní, protože pokuta „by mohla potenciálně zvýšit důvěru investorů ve schopnost společnosti Oracle chránit své duševní vlastnictví a zvýšit poptávku po jejích produktech a službách“.
Pro většinu sofistikovaných kvantifikátorů je dnes téměř samozřejmostí používat NLP k posouzení popularity akcií na Twitteru nebo k začlenění nejnovějších titulků o společnosti. Zdá se však, že pokroky, které předvedl ChatGPT, otevřou celé světy nových informací a zpřístupní tuto technologii širší komunitě finančních profesionálů.
Podle Marinova sice není překvapením, že stroje dnes umí číst téměř stejně dobře jako lidé, ale ChatGPT může celý proces potenciálně urychlit.
Když společnost Man AHL poprvé vytvářela modely, kvantový hedgeový fond ručně označoval každou větu jako pozitivní nebo negativní pro dané aktivum, aby poskytl strojům plán pro interpretaci jazyka. Firma se sídlem v Londýně pak celý proces přeměnila na hru, která účastníky hodnotila a počítala, nakolik se na každé větě shodnou, aby se mohli zapojit všichni zaměstnanci.
Dvě nové práce naznačují, že ChatGPT zvládne podobné úkoly i bez speciálního výcviku. Výzkum Fedu ukázal, že toto tzv. učení bez zásahu již překonává předchozí technologie, ale jeho vyladění na základě některých konkrétních příkladů jej ještě zlepšilo.
„Dříve jste museli data označovat sami,“ řekl Marinov, který dříve spoluzaložil startup NLP. „Nyní to můžete doplnit návrhem správné výzvy pro ChatGPT.“
Tento měsíc byly publikovány dvě nové práce, které nasadily chatbota s umělou inteligencí při řešení úkolů relevantních pro trh – jedna z nich se týkala rozluštění, zda jsou prohlášení Federálního rezervního systému jestřábí, nebo holubičí, a druhá určování, zda jsou titulky pro akcie dobré, nebo špatné.ChatGPT uspěla v obou testech, což naznačuje potenciálně významný krok kupředu ve využívání technologie k přeměně množství textu od zpravodajských článků po tweety a projevy na obchodní signály.Tento proces samozřejmě není na Wall Street ničím novým, kvantifikátoři již dlouho používají jazykové modely, které jsou základem chatbota, k vytváření mnoha strategií. Zjištění však ukazují, že technologie vyvinutá společností OpenAI dosahuje nové úrovně, pokud jde o analýzu nuancí a kontextu.„Je to jeden z mála případů, kdy se jedná o skutečný humbuk,“ řekl Slavi Marinov, vedoucí oddělení strojového učení ve společnosti Man AHL, která již několik let používá technologii známou jako zpracování přirozeného jazyka ke čtení textů, jako jsou přepisy výdělků a příspěvky na Redditu.V prvním článku s názvem Can ChatGPT Decipher Fedspeak? dva výzkumníci ze samotného Fedu zjistili, že ChatGPT se nejvíce přiblížil lidem při zjišťování, zda jsou prohlášení centrální banky holubičí nebo jestřábí. Anne Lundgaard Hansenová a Sophia Kazinniková z richmondského Fedu ukázaly, že překonává běžně používaný model společnosti Google nazvaný BERT a také klasifikace založené na slovnících.ChatGPT dokonce dokázal vysvětlit své klasifikace politických prohlášení Fedu způsobem, který se podobal vlastnímu analytikovi centrální banky, který také interpretoval jazyk a sloužil jako lidské měřítko pro studii.Chcete využít této příležitosti?Třeba tato věta z prohlášení z května 2013: „Podmínky na trhu práce se v posledních měsících celkově zlepšily, ale míra nezaměstnanosti zůstává zvýšená.“ Robot vysvětlil, že tato věta je holubičí, protože naznačuje, že ekonomika se ještě plně nezotavila. To se podobalo závěru analytika – Brysona, který byl v dokumentu popsán jako „24letý muž, známý svou inteligencí a zvídavostí“.Ve druhé studii, Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Alejandro Lopez-Lira a Yuehua Tang z Floridské univerzity nechali ChatGPT předstírat, že je finanční expert, a interpretovat titulky firemních zpráv. Použili zprávy po konci roku 2021, tedy v období, které nebylo zahrnuto v trénovacích datech chatbota.Studie zjistila, že odpovědi poskytnuté ChatGPT vykazovaly statistickou souvislost s následnými pohyby akcií, což je známka toho, že technologie dokázala správně analyzovat důsledky zpráv.V příkladu, zda je titulek „Rimini Street dostal v případu proti společnosti Oracle pokutu 630 000 dolarů“ pro společnost Oracle dobrý nebo špatný, ChatGPT vysvětlil, že je to pozitivní, protože pokuta „by mohla potenciálně zvýšit důvěru investorů ve schopnost společnosti Oracle chránit své duševní vlastnictví a zvýšit poptávku po jejích produktech a službách“.Pro většinu sofistikovaných kvantifikátorů je dnes téměř samozřejmostí používat NLP k posouzení popularity akcií na Twitteru nebo k začlenění nejnovějších titulků o společnosti. Zdá se však, že pokroky, které předvedl ChatGPT, otevřou celé světy nových informací a zpřístupní tuto technologii širší komunitě finančních profesionálů.Podle Marinova sice není překvapením, že stroje dnes umí číst téměř stejně dobře jako lidé, ale ChatGPT může celý proces potenciálně urychlit.Když společnost Man AHL poprvé vytvářela modely, kvantový hedgeový fond ručně označoval každou větu jako pozitivní nebo negativní pro dané aktivum, aby poskytl strojům plán pro interpretaci jazyka. Firma se sídlem v Londýně pak celý proces přeměnila na hru, která účastníky hodnotila a počítala, nakolik se na každé větě shodnou, aby se mohli zapojit všichni zaměstnanci.Dvě nové práce naznačují, že ChatGPT zvládne podobné úkoly i bez speciálního výcviku. Výzkum Fedu ukázal, že toto tzv. učení bez zásahu již překonává předchozí technologie, ale jeho vyladění na základě některých konkrétních příkladů jej ještě zlepšilo.„Dříve jste museli data označovat sami,“ řekl Marinov, který dříve spoluzaložil startup NLP. „Nyní to můžete doplnit návrhem správné výzvy pro ChatGPT.“
Během technologického boomu, který definoval druhou dekádu tohoto století, byla uniformou Silicon Valley obyčejná mikina s kapucí. Tento symbol ležérnosti...
