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NLP在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
　　情感分析在金融領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用，在這一領(lǐng)域中，ChatGPT超越了其他傳統(tǒng)情感分析方法，往往能夠提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。本篇報(bào)告通過(guò)ChatGPT對(duì)OPEC官方發(fā)布的新聞進(jìn)行情感分析，通過(guò)驗(yàn)證OPEC新聞與原油期貨價(jià)格之間的關(guān)系探索了ChatGPT的情感分析效果。
　　不同模型的情感分析方法
　　使用傳統(tǒng)的NLP模型“SentimentIntensityAnalyzer”，從事件驅(qū)動(dòng)的角度看，評(píng)分較高的新聞發(fā)布前后60個(gè)交易日內(nèi)收益率并未明顯高于評(píng)分較低的新聞的對(duì)應(yīng)收益率。新聞的事件驅(qū)動(dòng)收益不明顯，模型打分無(wú)法細(xì)節(jié)區(qū)分新聞情緒，分析效果存在一定局限性。
　　“GPT-3.5-turbo”模型情緒打分效果明顯更優(yōu)，模型能夠根據(jù)輸入文本生成高質(zhì)量的輸出，并且可以理解復(fù)雜的意圖、因果關(guān)系。模型的情緒打分有了明顯區(qū)分度，在比較滯后的日頻維度與滯后較少的分鐘維度，打分超過(guò)10次的新聞單調(diào)性均良好，最高情緒打分的新聞事件可能獲得較好的超額收益。
　　應(yīng)用ChatGPTAPI時(shí)，用戶輸入的參數(shù)不同，模型對(duì)角色的識(shí)別和分類、對(duì)不同角色所需回答的分析和生成也是不同的。我們?cè)敿?xì)測(cè)試了各關(guān)鍵參數(shù)的敏感性，角色參數(shù)最直接對(duì)結(jié)果造成影響，甚至?xí)霈F(xiàn)不同角色相反結(jié)論；Temperature參數(shù)與Top_p參數(shù)共同控制結(jié)果的隨機(jī)性，我們應(yīng)該根據(jù)不同的分析目標(biāo)設(shè)定Temperature參數(shù)與Top_p參數(shù)，當(dāng)需要“創(chuàng)意“結(jié)果時(shí)，可以相應(yīng)設(shè)定更高的自由度，但為了保持新聞事件分析結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性，我們?cè)谛侣勈录楦蟹治鰰r(shí)應(yīng)該給與模型盡量少的自由度，檢驗(yàn)設(shè)置的參數(shù)建議為0。不同Top_p參數(shù)下模型輸出結(jié)果相對(duì)平穩(wěn)；不同Temperature參數(shù)下模型結(jié)果波動(dòng)較大。
　　ChatGPT-4在few shot和zero shot上的結(jié)果表現(xiàn)上進(jìn)一步提升了，ChatGPT 4在邏輯分析和內(nèi)容解讀上均有明顯進(jìn)步。但是ChatGPT 4無(wú)法通過(guò)對(duì)話的方式去設(shè)置Temperature和Top_p參數(shù)，無(wú)法按照ChatGPT 3.5 API調(diào)用的方式保證情緒分析輸出結(jié)果的穩(wěn)定性，輸入相同內(nèi)容得到的情緒打分分?jǐn)?shù)會(huì)出現(xiàn)明顯波動(dòng)，這導(dǎo)致我們還無(wú)法將ChatGPT 4直接應(yīng)用于情感分析打分的相關(guān)金融策略。
　　GPT情感分析驅(qū)動(dòng)策略
　　情感分析驅(qū)動(dòng)的CTA策略是一種較新穎的交易策略，它結(jié)合了情感分析和傳統(tǒng)的CTA策略。大語(yǔ)言模型的發(fā)展提供的更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果使此策略有更多的應(yīng)用空間，結(jié)合此前我們對(duì)OPEC新聞的分析打分結(jié)果，我們構(gòu)建了GPT情感分析驅(qū)動(dòng)策略。
　　策略具體規(guī)則為新聞事件發(fā)生且情感分析打分大于等于0.7，進(jìn)行買入；新聞事件發(fā)生且情感分析打分小于0，進(jìn)行賣空。當(dāng)價(jià)格偏離2倍ATR時(shí)進(jìn)行平倉(cāng)。策略的年化收益率為22.72%，策略最大回撤為14.22%。
　　對(duì)比buy and hold和隨機(jī)信號(hào)的策略結(jié)果來(lái)區(qū)分是新聞情緒信號(hào)帶來(lái)的收益還是因?yàn)槠谪洷旧淼牟▌?dòng)帶來(lái)的收益。在新聞出現(xiàn)的相同時(shí)間點(diǎn)，我們生成三組隨機(jī)情感分?jǐn)?shù)，第一組為0到1的隨機(jī)數(shù)，第二組為-1到1的隨機(jī)數(shù)，第三組為與GPT打分同均值方差分布的隨機(jī)數(shù)。在相同的開(kāi)平倉(cāng)規(guī)則下GPT情感分析驅(qū)動(dòng)策略顯著跑贏各類隨機(jī)信號(hào)策略，也顯著跑贏buy and hold策略，結(jié)果證明新聞情緒信號(hào)確實(shí)能帶來(lái)明顯的增量信息。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　以上結(jié)果通過(guò)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、建模和測(cè)算完成，歷史規(guī)律未來(lái)可能存在失效的風(fēng)險(xiǎn)。