|ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ|LLM|БИЗНЕС|АКЦИИ|
GPT-InvestAR: LLM для лучших инвестиций
От текста к торговле: может ли LLM использовать годовые отчеты для прогнозирования покупки акций?
LLM использовались во многих сферах, но можно ли их использовать для инвестирования в фондовый рынок? Можно ли использовать LLM для прогнозирования доходности акций и определения нашей инвестиционной стратегии?
ИИ и акции: долгие отношения
Прогнозирование акций с помощью машинного обучения — одна из самых интересных и привлекательных идей. Эта идея породила концепцию алгоритмической торговли, в которой автоматические алгоритмы используются для прогнозирования цены акций.
Учитывая потенциальную отдачу, можно себе представить, что так много исследователей и компаний посвятили себя идее создания моделей, которые могут предсказать стоимость акций. Итак, все, от сверточных сетей до LSTM, было испробовано. В целом можно сказать, что классический подход к разработке алгоритмов заключается в анализе измеримых величин (цена акций, исторические сделки), чтобы иметь возможность фиксировать закономерности и затем прогнозировать эти закономерности в будущем.
Чтобы снизить сложность задач, многие из этих подходов сосредоточены на краткосрочных закономерностях, на которые, однако, влияют новости. С появлением долгой краткосрочной памяти (LSTM) также были предприняты попытки разработать модели с большей временной дистанцией.
Ведь, несмотря на свою волатильность, это не случайно сгенерированные числа. С другой стороны, тот факт, что на них влияют новости, настроения инвесторов, потенциальные «черные лебеди» и другие факторы, затрудняет их прогнозирование. Именно поэтому многие инвесторы уделяют внимание анализу не только материальных активов и финансовой отчетности, но и поведения потребителей, новостей и целого ряда другой информации.
Но эта информация является текстовой и ее необходимо анализировать с помощью моделей, которые смогут не только обработать эту информацию, но и преуспеть в ее анализе. С появлением больших языковых моделей сразу же...
