وجدت دراسة جديدة نُشرت مجانًا في مجلة SSRN أن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) Large Language Models ذات نوافذ السياق الكبيرة، مثل GPT-4 وClaude 3، يمكنها إجراء تحليلات ناجحة للبيانات المالية للمساعدة في تحديد اتجاه الأرباح المستقبلية. وجدت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي أظهر "ميزة نسبية على المحللين البشريين في المواقف التي يميل فيها المحللون إلى المعاناة".
بالإضافة إلى ذلك، وجد الباحثون أن LLMs العامة كانوا قادرين على أداء نماذج التعلم الآلي الحديثة المدربة بشكل ضيق والتي تم تدريبها على قراءة البيانات المالية. ووجدوا أيضًا أن LLMs كانوا قادرين على عمل تنبؤات تسفر عن نسبة شارب (Sharpe ratio) أعلى والتي تقارن عائد الاستثمار مع مخاطره - كلما ارتفعت نسبة شارب، كلما كان ذلك أفضل.
وبالنظر إلى هذه النتائج، وجد الباحث أن LLM قد يكون قادرًا على أن يكون له دور مركزي في صنع القرار عندما يتعلق الأمر باختيار الاستثمارات. ومن المثير للاهتمام أن GPT-4 كان قادرًا على التفوق على المستثمرين البشريين بناءً على البيانات المالية وحدها، دون أي سياق كان المستثمرون البشريون على علم به.
وقال الباحثون أيضًا إن تنبؤات LLM لا تأتي من ذاكرتها التدريبية بل "تولد رؤى سردية مفيدة حول أداء الشركة المستقبلي".
بالنسبة للمستثمرين الذين يعتقدون أن هذا العمل يبدو مثيرًا للاهتمام، أنشأ الباحثون روبوت ChatGPT وهو متاح لمشتركي ChatGPT Plus حتى يتمكنوا من تقديم البيانات المالية والحصول على التحليل.
لأي شخص مهتم بتحليل البيانات المالية مجانًا، يسمح لك Claude 3 بتحميل المستندات ويمكنك طرح أسئلة حول البيانات أيضًا. في حين أن الباحثين قد يتساءلون عما إذا كان بإمكان LLMs أن يحلوا محل المستثمرين البشريين، فإن التغيير النوعي الآخر مع توفر هذه الأدوات هو أن المستثمرين الهواة الذين قد لا يعرفون خصوصيات وعموميات المستندات المالية، يمكنهم الحصول على فكرة أفضل عما يحدث مع الشركات المختلفة.
بالإضافة إلى ذلك، وجد الباحثون أن LLMs العامة كانوا قادرين على أداء نماذج التعلم الآلي الحديثة المدربة بشكل ضيق والتي تم تدريبها على قراءة البيانات المالية. ووجدوا أيضًا أن LLMs كانوا قادرين على عمل تنبؤات تسفر عن نسبة شارب (Sharpe ratio) أعلى والتي تقارن عائد الاستثمار مع مخاطره - كلما ارتفعت نسبة شارب، كلما كان ذلك أفضل.
وبالنظر إلى هذه النتائج، وجد الباحث أن LLM قد يكون قادرًا على أن يكون له دور مركزي في صنع القرار عندما يتعلق الأمر باختيار الاستثمارات. ومن المثير للاهتمام أن GPT-4 كان قادرًا على التفوق على المستثمرين البشريين بناءً على البيانات المالية وحدها، دون أي سياق كان المستثمرون البشريون على علم به.
وقال الباحثون أيضًا إن تنبؤات LLM لا تأتي من ذاكرتها التدريبية بل "تولد رؤى سردية مفيدة حول أداء الشركة المستقبلي".
بالنسبة للمستثمرين الذين يعتقدون أن هذا العمل يبدو مثيرًا للاهتمام، أنشأ الباحثون روبوت ChatGPT وهو متاح لمشتركي ChatGPT Plus حتى يتمكنوا من تقديم البيانات المالية والحصول على التحليل.
لأي شخص مهتم بتحليل البيانات المالية مجانًا، يسمح لك Claude 3 بتحميل المستندات ويمكنك طرح أسئلة حول البيانات أيضًا. في حين أن الباحثين قد يتساءلون عما إذا كان بإمكان LLMs أن يحلوا محل المستثمرين البشريين، فإن التغيير النوعي الآخر مع توفر هذه الأدوات هو أن المستثمرين الهواة الذين قد لا يعرفون خصوصيات وعموميات المستندات المالية، يمكنهم الحصول على فكرة أفضل عما يحدث مع الشركات المختلفة.
