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高雄大學研究「生成式AI」分析台股漲跌勢 準確度達8成

國立高雄大學資訊工程學系近日發表運用「生成式AI(Generative AI)」技術並結合精巧的「提示(Prompt)」設計,分析大量台股金融新聞並預測隔日股市漲跌勢。圖/高雄大學提供
國立高雄大學資訊工程學系近日發表運用「生成式AI(Generative AI)」技術並結合精巧的「提示(Prompt)」設計,分析大量台股金融新聞並預測隔日股市漲跌勢。圖/高雄大學提供

國立高雄大學資訊工程學系發表運用「生成式AI(Generative AI)」技術並結合精巧的「提示(Prompt)」設計研究,該研究能分析大量台股金融新聞並預測隔日股市漲跌勢,甚至模擬當沖,預測結果的準確度高達8成,且有不錯獲利,若研究成果能擴大應用,能讓更多一般投資人輕鬆參與股市、精準評估進場時機。

高雄大學資工系主任黃健峯表示,金融市場變化快速,投資人接收包括外界各種大量金融資訊以決定其投資行為,尤其透過各媒體理解個新聞事件存在一定侷限性,難以準確評估其對股市的影響,因此他的團隊利用微軟「Bing Chat」生成式AI技術,分析2022年1月至2023年6月新聞標題對隔日台灣股市情況的影響。

黃健峯發現Bing Chat的生成式AI技術具強大的文本理解及處理能力,可以協助投資人深入理解市場變化,進而實現更高的投資回報率,他為此與學生參與第29屆人工智慧與應用研討會(TAAI)首度發表獲得重視,今年刊載於《前瞻科技與管理》期刊。黃的團隊認為該技術能協助更多一般投資人輕鬆參與股市,不須完全仰賴股市專家建議,更有助於普及投資知識,理解市場趨勢與進場準確性。

高雄大學學生林彧頎利用「網路爬蟲(Web Crawler)」技術收集含新聞等大量金融資訊,再以Bing Chat進行文本分類及統計出平均分數,並以隔日股市實際收盤驗證準確性;此外若Bing Chat看好隔日盤勢,就模擬進場當沖,研究顯示該方式準確度最高達8成,讓過去極難量化的財經新聞與股價漲跌的複雜關係具體化,提出量化投資模型,更能精準評估進場時機。

投資人 高雄大學 團隊

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