芝大论文证明GPT-4选股准确率高达60%，人类股票分析师要下岗？AI大牛质疑数据污染

文章摘要

【关 键 词】 语言模型、财务分析、预测能力、金融应用、专家评价

这篇文章报道了一项最新研究，发现大型语言模型(LLM)在分析财务报表和预测公司收益方面的表现超越人类分析师和专业模型。主要内容包括：

1. 研究发现，LLM（尤其是GPT-4）在没有任何上下文的情况下，直接分析财务报表，预测收益变化的能力超越经验丰富的金融分析师。LLM不仅回忆训练数据，还生成有洞察力的分析，揭示公司未来潜在表现。

2. LLM在选股方面表现优异，实现了更高的夏普比率和阿尔法，受到业内专家的高度评价。然而，也有专家指出LLM的优异表现可能源于训练数据被污染。

3. 研究通过让LLM分析匿名化处理的财务报表，确定公司未来收益方向，发现LLM表现超越人类分析师和专用机器学习模型。LLM之所以成功，可能在于其生成的叙述具有信息性，能够编码对未来收益方向的解释。

4. 实验结果显示，LLM在预测收益方向方面明显优于人类分析师，与专用神经网络表现不相上下。LLM在人类难以做出预测时提供更有价值的见解，在人类存在偏见或效率低的情况下表现更好。

5. 总体而言，LLM在分析财务报表和预测未来收益方面的卓越表现表明，它在金融领域具有巨大的应用潜力。然而，仍需进一步研究LLM的决策过程，以及是否存在其他潜在问题。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 4514字 | 19分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★

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