Wie gut ist ChatGPT 4, wenn es um professionelle Finanzanalysen geht? Eine Studie von Forschern der University of Chicago zeigt, dass Unternehmensentwicklungen mit dem Chatbot besser vorhergesagt werden können und bessere Anlageentscheidungen möglich sind.
Forscher der University of Chicago untersuchten in einer Studie, wie gut ChatGPT bei Finanzanalysen ist. Sie stellten fest, dass mit großen KI-Sprachmodellen bei Finanzanalysen eine größere Genauigkeit möglich ist als durch professionelle Finanzanalysten. Large Language Modelle (LLMs) können künftige Gewinne genauer als professionelle menschliche Analysten vorhersagen, wenn die Lernmodelle mit Finanzdaten trainiert werden. Für Anleger ergeben sich bessere Entscheidungsmöglichkeiten.
Auswertung von standardisierten und anonymen Finanzberichten
Die Forscher der University of Chicago, Alex G. Kim, Valeri V. Nikolaev und Maximilian Muhn, fanden in einer Studie heraus, dass ChatGPT 4 bei Finanzanalysen mitunter die menschlichen Analysten schlagen kann. Im Rahmen der Studie wertete ChatGPT 4 standardisierte und anonyme Finanzberichte aus. Auch ohne branchenspezifische Informationen kann KI laut der Studie Änderungen der Gewinne genauer als menschliche Finanzprofis vorhersagen.
Die Forscher kamen auch zu dem Ergebnis, dass die Genauigkeit bei Vorhersagen mit dem Chatbot vergleichbar mit Lernmodellen ist, die mit Finanzdaten trainiert wurden. Die Vorhersagen des KI-Systems beruhen einerseits auf dem Trainingsgedächtnis. Sie könnten den Vermutungen der Forscher zufolge darüber hinaus auch auf der Fähigkeit basieren, über die künftige Leistung von Unternehmen hilfreiche Erkenntnisse zu erhalten.
ChatGPT 4 fähig zu intuitivem Denken
Wie die Autoren der Studie berichten, kann ChatGPT 4 nützliche narrative Erkenntnisse über die künftige Unternehmensleistung generieren. Bei der Vorhersage künftiger Gewinne oder Verluste kann das Sprachmodell eine Genauigkeit von 60 Prozent erreichen. Menschliche Analysten bringen es bei ihren Prognosen nur auf eine Genauigkeit von 53 bis 57 Prozent.
Wie die Ergebnisse zeigen, könnte das LLM bei der Entscheidungsfindung eine wichtige Rolle spielen. Die Forscher vermuten, dass die Sprachmodelle auch zu intuitivem Denken in der Lage sind, wenn die vorliegenden Informationen nur unvollständig sind.
Die Verwendung von Chain-of-thought-Aufforderungen ist eine der wichtigsten Neuerungen der Studie. ChatGPT 4 wird damit zu verschiedenen Handlungen angeleitet:
- Emulieren des analytischen Prozesses von Finanzanalysten
- Erkennen von Trends
- Berechnung von Kennzahlen
- Zusammenfassung der Informationen zu einer Vorhersage
Höhere Renditen aufgrund von Handelsstrategien auf Basis von ChatGPT-Prognosen
Mit ChatGPT 4 analysierten die Forscher im Rahmen ihrer Studie den wirtschaftlichen Nutzen der Vorhersagen und untersuchten den Wert bei der Prognose von Aktienkursbewegungen. Handelsstrategien auf der Basis von ChatGPT-Prognosen hatten einen höheren Sharpe-Quotienten als Strategien, die auf anderen Modellen basierten. Die Alphas waren bei den Handelsstrategien von ChatGPT höher. Mit Alpha wird die Überschussrendite einer Anlage bezeichnet, verglichen mit der Rendite eines Benchmark-Index. Die Strategie schneidet besser als der Markt ab, wie die positiven Alphas zeigen.
Die Forscher wiesen darauf hin, dass die Sprachmodelle nicht nur als Hilfsmittel bei Entscheidungsfindungen dienen könnten, sondern eine wichtige Bedeutung haben. Börsenprofis und Anleger könnten künftig KI-Modelle zur Analyse komplexer Finanzdaten nutzen und auf deren Grundlage Vorhersagen treffen.
Weitere Forschungen für vollständiges Verständnis notwendig
Laut Informationen der Forscher von der University of Chicago sind weitere Forschungen für das Verständnis von KI bei der Entscheidungsfindung auf dem Finanzsektor erforderlich. Das betrifft vor allem die Grenzen und Beschränkungen bei der Nutzung von ChatGPT 4. Laut Alex Kim, der an der Studie beteiligt war, gehört der numerische Bereich zu den anspruchsvollsten Bereichen für ChatGPT.
Das Artificial Neural Network (ANN)-Modell, das in der Studie als Benchmark genutzt wurde, könnte möglicherweise bei den quantitativen Finanzen nicht auf dem neuesten technischen Stand sein, wie die Forscher warnen. Dennoch hat ChatGPT 4 im Finanzbereich ein beachtliches Potenzial und kann es mit der Leistung von spezialisierten Modellen für maschinelles Lernen und mit menschlichen Experten aufnehmen.
Quellen: University of Chicago, Venturebeat, t3n, Golem, OpenAI
