高雄大學研究「生成式AI」分析臺股漲跌勢 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，分析大量臺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，該研究能分析大量臺股金融新聞並預測隔日股市漲跌勢，甚至模擬當衝，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峰表示，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爲，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月新聞標題對隔日臺灣股市情況的影響。

黃健峰發現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，他爲此與學生參與第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。黃的團隊認爲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，就模擬進場當衝，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。