Illustration by II Sự tăng trưởng của ChatGPT đã thúc đẩy AQR, một nhà quản lý tài sản số theo phương pháp số lượng, khám phá vai trò của trí tuệ nhân tạo tạo ra trong việc cải thiện lợi nhuận đầu tư.
Chatbot là một trình dự đoán kém về lợi nhuận tương lai vì nó chỉ được đào tạo một lần vào năm 2021 và có khả năng xử lý dữ liệu thị trường chứng khoán thời gian thực giới hạn. (Nó cũng được lập trình để không cung cấp lời khuyên đầu tư.)
Đồng thời, thị trường sẽ tích hợp thông tin nhanh chóng, nếu không phải là ngay lập tức. "Trong tài chính, vấn đề hoàn toàn khác," Bryan Kelly, trưởng phòng học máy tại AQR và giáo sư tài chính tại Nhà trường Quản lý Yale cho biết. "Điều đó bởi vì thị trường rất cạnh tranh vì tính khả dụng. Điều này loại bỏ khả năng dự đoán lợi nhuận. Bất kỳ thông tin có sẵn nào đều được tích hợp vào giá cả rất nhanh chóng và khiến việc dự đoán giá cả tương lai rất khó khăn".
Tuy nhiên, vẫn có một số phần của mô hình ngôn ngữ ChatGPT có thể được áp dụng vào đầu tư và được sử dụng để cải thiện quá trình xây dựng danh mục đầu tư, ông cho biết.
Bryan Kelly giải thích rằng có thể khai thác một số thông tin tiên đoán từ văn bản trong thông tin tài chính công khai có sẵn như ghi chú của nhà phân tích và tin tức để xây dựng danh mục đầu tư. Đối với công cụ trí tuệ nhân tạo sinh ra, chúng hoạt động theo hai bước. Bước đầu tiên là giai đoạn nén, nơi nó biến đổi văn bản chung thành cái được gọi là "biểu diễn số hóa thấp chiều", chẳng hạn như các từ đơn phân loại cảm xúc của văn bản. Bước thứ hai là giai đoạn giải nén, trong đó trí tuệ nhân tạo biến đổi văn bản nén trở lại định dạng ban đầu của nó. Theo Kelly, giai đoạn nén đặc biệt hữu ích để dự đoán lợi nhuận đầu tư.
"Những gì chúng tôi làm là [lấy] giai đoạn nén, [điều đó] bắt đầu từ một vài tài liệu như một bài báo về một cổ phiếu cụ thể, và sau đó [biến đổi] nó thành một biểu diễn số hóa có ý nghĩa hơn, ít hơn về những gì mà bài báo đó nói đến," ông Kelly nói. "Điều đó có thể hữu ích đối với chúng tôi".
Nói một cách đơn giản, công cụ trí tuệ nhân tạo sinh ra như ChatGPT đã cho phép các nhà quản lý danh mục tiến hành xử lí tin tức hoặc các tài liệu tài chính khác hiệu quả hơn. "Chúng tôi thu thập ý nghĩa từ một chuỗi văn bản liên quan đến tài chính khác nhau, sau đó chúng tôi tiếp cận những biểu diễn cỡ tài liệu này", Kelly cho biết. "Chúng tôi sẽ đưa chúng ra khỏi GPT và chiết xuất những biểu diễn đó vào mô hình của chúng tôi, [trong đó có] những thứ liên quan đến tài chính và quản lý danh mục".
AQR đã thực nghiệm với các công cụ trí tuệ nhân tạo sinh ra khác, bao gồm OPT của Meta và BERT của Google.
Theo kết quả kiểm tra lại, giao dịch bằng bất kỳ mô hình ngôn ngữ đại diện lớn nào, bao gồm ChatGPT sẽ giúp các nhà đầu tư tăng hiệu suất đáng kể so với thị trường từ năm 2004 đến 2019, Bryan Kelly cho biết.
