Theo Bloomberg, trong tháng này, chatbot AI ChatGPT đã được triển khai với hai bài báo mới được xuất bản, thực hiện các nhiệm vụ liên quan tới thị trường tài chính.
Trong đó, một bài báo giải mã xem các tuyên bố của Cục Dự trữ Liên bang (Fed) có tính chất "diều hâu" hay ôn hòa, và một bài báo xác định xem các tiêu đề báo chí tích cực hay tiêu cực đối với một cổ phiếu nhất định.
Đáng ngạc nhiên là ChatGPT đã vượt qua cả hai bài kiểm tra, cho thấy một bước tiến quan trọng tiềm năng trong việc sử dụng công nghệ để biến hàng loạt văn bản từ các bài báo và bài phát biểu thành "tín hiệu" dự báo thị trường.
Trong bài báo đầu tiên có tiêu đề "Can ChatGPT Decipher Fedspeak?" (tạm dịch: ChatGPT có thể giải mã thông điệp của Fed không?), hai nhà nghiên cứu từ Fed đã phát hiện ra rằng ChatGPT có khả năng tìm hiểu xem các tuyên bố của ngân hàng trung ương là "ôn hòa" hay "diều hâu". Ở đây, "diều hâu" đại diện cho quan điểm ủng hộ việc tăng lãi suất của Fed, trong khi "ôn hòa" là quan điểm ngược lại.
Theo nhà nghiên cứu Anne Lundgaard Hansen và Sophia Kazinnik, khả năng của ChatGPT đánh bại một mô hình thường được sử dụng từ Google có tên là BERT và cả các phân loại dựa trên từ điển.
ChatGPT thậm chí còn có thể giải thích cho việc phân loại các tuyên bố chính sách của Fed giống như cách các nhà phân tích của ngân hàng trung ương vẫn nói.
Ví dụ, với một tuyên bố từ tháng 5/2013: "Các điều kiện thị trường lao động đã cho thấy một số cải thiện trong những tháng gần đây, xét về mặt cân bằng, nhưng tỷ lệ thất nghiệp vẫn tăng cao”. ChatGPT giải thích dòng thông điệp trên có giọng điệu "ôn hòa" vì nó cho thấy nền kinh tế vẫn chưa phục hồi hoàn toàn. Lời giải thích này tương tự với kết luận của nhà phân tích kinh tế.
Trong nghiên cứu thứ 2, bài báo với tiêu đề "ChatGPT có thể dự báo biến động giá cổ phiếu không? Khả năng dự đoán và các mô hình ngôn ngữ lớn", các nhà nghiên cứu Alejandro Lopez-Lira và Yuehua Tang tại Đại học Florida đã giả định ChatGPT là một chuyên gia tài chính và giải thích các tiêu đề tin tức. Họ đã sử dụng tin tức sau cuối năm 2021, khoảng thời gian không có trong dữ liệu đào tạo của chatbot.
Theo nghiên cứu, các câu trả lời do ChatGPT đưa ra cho thấy mối liên hệ thống kê với các động thái tiếp theo của cổ phiếu, một dấu hiệu cho thấy công nghệ này có thể phân tích chính xác ý nghĩa của tin tức.
Trong một ví dụ về việc tiêu đề “Rimini Street bị phạt 630.000 USD trong vụ kiện chống lại Oracle” là tốt hay xấu đối với Oracle, ChatGPT giải thích rằng điều đó là tích cực vì hình phạt “có khả năng thúc đẩy niềm tin của nhà đầu tư vào khả năng bảo vệ tài sản trí tuệ của Oracle và tăng nhu cầu cho các sản phẩm và dịch vụ của mình”.
Hai bài báo mới cho thấy ChatGPT có thể thực hiện các nhiệm vụ tương tự mà không cần được đào tạo cụ thể. Nghiên cứu của Fed đã chỉ ra rằng cái gọi là "học tập ngay từ đầu" này đã vượt xa các công nghệ trước đây, nhưng việc tinh chỉnh nó dựa trên một số ví dụ cụ thể đã khiến chatbot này hoạt động tốt hơn nữa.
Đối với hầu hết các định lượng phức tạp, giờ đây việc sử dụng lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP) để đánh giá mức độ phổ biến của một cổ phiếu hoặc để kết hợp các tiêu đề mới nhất về một công ty gần như là điều bình thường. Tuy nhiên, những tiến bộ mà ChatGPT thể hiện có vẻ sẽ mở ra cả thế giới thông tin mới và giúp công nghệ này dễ tiếp cận hơn với cộng đồng chuyên gia tài chính rộng lớn.
Tất nhiên, quá trình này không có gì mới ở Phố Wall, nơi các nhà định lượng từ lâu đã sử dụng loại mô hình ngôn ngữ làm nền tảng cho chatbot để đưa ra nhiều chiến lược. Nhưng những phát hiện chỉ ra rằng công nghệ do OpenAI phát triển đã đạt đến một cấp độ mới về sắc thái và bối cảnh phân tích cú pháp.
Slavi Marinov, người đứng đầu bộ phận máy học tại Man AHL, người đã sử dụng công nghệ được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đọc các văn bản như bảng điểm thu nhập và bài đăng Reddit trong nhiều năm cho biết: “Đây là một trong những trường hợp hiếm hoi mà sự cường điệu hóa là có thật". Sự cường điệu hóa ở đây chỉ những lời ca tụng "vô tiền khoáng hậu" mà giới công nghệ đã dành cho ChatGPT kể từ khi chatbot này ra đời.
