Theo Alejandro Lopez-Lira, giáo sư tài chính tại Đại học Florida, các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT có thể hữu ích khi dự báo giá cổ phiếu của thị trường chứng khoán.

Theo đó, Alejandro Lopez-Lira đã sử dụng ChatGPT để phân tích các bản tin xem chúng tốt hay xấu đối với một cổ phiếu và nhận thấy rằng khả năng dự đoán xu hướng tăng/giảm của cổ phiếu ngày hôm sau thông qua ChatGPT tốt hơn nhiều so với ngẫu nhiên.

Tuy nhiên, theo các chuyên gia, nếu ChatGPT có thể hiểu các bản tin tài chính và phân tích cách chúng có thể tác động đến giá cổ phiếu thì điều đó có thể khiến các công việc được trả lương cao trong ngành tài chính gặp rủi ro. Khoảng 35% công việc liên quan tới tài chính có nguy cơ bị AI tự động hóa, công ty Goldman Sachs ước tính trong một báo cáo công bố ngày 26/3.

Trong thử nghiệm, Lopez-Lira và cộng sự Yuehua Tang đã xem xét hơn 50.000 bản tin từ một nhà cung cấp dữ liệu về các cổ phiếu đại chúng trên Sàn giao dịch chứng khoán New York, Nasdaq và một sàn giao dịch vốn hóa nhỏ, sau đó sử dụng chúng để đào tạo ChatGPT 3.5. Cuối cùng, họ xem xét lợi nhuận của cổ phiếu trong ngày giao dịch tiếp theo.

Lopez-Lira nhận thấy rằng mô hình này hoạt động tốt hơn trong hầu hết các trường hợp. Cụ thể, ông nhận thấy có ít hơn 1% khả năng mô hình sẽ chọn biến động của ngày hôm sau một cách ngẫu nhiên, so với khi nó được đào tạo bởi dữ liệu từ một bảng tin tài chính.

Lopez-Lira cho biết ông rất ngạc nhiên với kết quả này, đồng thời cho biết thêm công cụ này còn đưa ra nhiều gợi ý rằng các nhà đầu tư chưa sử dụng các mô hình học máy như ChatGPT trong chiến lược giao dịch của họ.

Theo Lopez-Lira, thực tế là ChatGPT hiểu được các thông tin dành cho con người nên có khả năng dự đoán được lợi nhuận. Thử nghiệm của Lopez-Lira cũng cho thấy “mô hình ngôn ngữ lớn” có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ tài chính đến mức nào./.

TH