A primeira onda de pesquisas acadêmicas aplicando o ChatGPT ao mundo das finanças está chegando — e a julgar pelos primeiros resultados, o hype dos últimos meses é justificado.
Dois novos artigos foram publicados este mês que empregaram o chatbot de inteligência artificial em tarefas relevantes para o mercado – um para decifrar se as declarações do Federal Reserve eram hawkish ou dovish e outro para determinar se as manchetes eram boas ou ruins para uma ação.
O ChatGPT passou em ambos os testes, sugerindo um passo potencialmente importante no uso da tecnologia para transformar textos de artigos de notícias, tweets e discursos, em sinais de negociação.
Esse processo não é novidade em Wall Street, é claro, onde os players há muito usam o tipo de modelo de linguagem que sustenta o chatbot para informar muitas estratégias. Mas as descobertas apontam para que a tecnologia desenvolvida pela OpenAI atinja um novo patamar em termos de análise de nuance e contexto.
No primeiro artigo , intitulado Can ChatGPT Decipher Fedspeak? , dois pesquisadores do próprio Fed descobriram que o ChatGPT chegou mais perto dos humanos em descobrir se as declarações do banco central eram dovish ou hawkish. Anne Lundgaard Hansen e Sophia Kazinnik, do Fed de Richmond, mostraram que superou um modelo comumente usado do Google chamado BERT.
O ChatGPT conseguiu até mesmo explicar suas classificações das declarações de política do Fed de uma forma que lembrava o próprio analista do banco central, que também interpretou a linguagem para atuar como uma referência humana para o estudo.
Veja esta frase de uma declaração de maio de 2013: “As condições do mercado de trabalho mostraram alguma melhora nos últimos meses, no geral, mas a taxa de desemprego continua elevada”. O robô explicou que a linha é dovish porque sugere que a economia ainda não está totalmente recuperada. Isso foi semelhante à conclusão do analista – Bryson, descrito no jornal como “um homem de 24 anos, conhecido por sua inteligência e curiosidade”.
No segundo estudo , o ChatGPT pode prever os movimentos dos preços das ações? Previsibilidade de retorno e grandes modelos de linguagem , Alejandro Lopez-Lira e Yuehua Tang, da Universidade da Flórida, levaram o ChatGPT a fingir ser um especialista financeiro e interpretar manchetes de notícias corporativas. Eles usaram notícias após o final de 2021, período que não foi contemplado nos dados de treinamento do chatbot.
O estudo descobriu que as respostas dadas pelo ChatGPT mostraram um link estatístico para os movimentos subsequentes da ação, um sinal de que a tecnologia foi capaz de analisar corretamente as implicações das notícias.
Em um exemplo sobre se a manchete “Rimini Street multou $ 630.000 em processo contra a Oracle” era boa ou ruim para a Oracle, o ChatGPT explicou que era positivo porque a penalidade “poderia potencialmente aumentar a confiança do investidor na capacidade da Oracle de proteger sua propriedade intelectual e aumentar a demanda por seus produtos e serviços.”
Para os players mais sofisticados, agora é quase comum usar o NLP para avaliar a popularidade de uma ação no Twitter ou para incorporar as últimas manchetes sobre uma empresa. Mas os avanços demonstrados pelo ChatGPT parecem destinados a abrir mundos inteiros de novas informações e tornar a tecnologia mais acessível a uma comunidade mais ampla de profissionais de finanças.
