提高模型预测能力？全球十大外汇经纪商

　　提高模型预测能力？全球十大外汇经纪商正在数字经济时期，大数据及其判辨技能的运用已简直分泌到社会的每个范畴。近年来，以天生式预磨练Transformer模子（Generative Pre-Trained Transformer，GPT）为代外的大讲话模子（Large Language Model，LLM，以下简称大模子）显示出宏壮的运用潜力，进一步深化了大数据对社会各行各业的赋能效用。GPT是一种基于人工智能技能，用大周围数据举办预磨练，经调优后可主动天生文本、视频、音频、图像等各品种型实质的人工智能天生实质（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）模子。它不单对数据和算力的需求发生了指数级拉长，同时也给予了数据正在经济金融判辨中更大的潜正在代价。本文将从数据资源、实证用具、表面推敲、大模子等方面，探究大数据及其技能正在经济金融判辨中的改进运用及其面对的少少离间。

　　从数据寻找法则、发掘法则、验证法则，是经济学的实证判辨守旧。恰是以数据为根源的实证推敲范式，让新颖经济学被遍及以为是最具有科学性的社会科学。守旧的经济金融判辨首要仰赖组织化数据，如微观层面的财政数据和墟市来往数据以及宏观层面的经济统计数据等。这些数据固然质地较高，但大一面是低频数据且数据量有限，从而有损联系计量模子的预测精准性。

　　大数据技能的运用则有帮于制胜上述经济金融判辨范式的不够。正在数字化海潮下，数据资源呈指数型产生式拉长。2010年环球数据量为2ZB（ZB是Zettabyte的简写，中文译作泽字节，1泽字节等于10万亿亿字节），估计到2025年将拉长到181ZB。大数据技能为高维经济修模创建了可行的数据前提。从此，经济学家和判辨者们或不再担心数据太少，反而是焦急数据太众，由于大数据量太大也会同时带来“噪声”大、密度低等困扰。稀奇是很众大数据属于非组织化数据如文本、图形、视频、音频等，奈何从中提取有用的经济金融目标至闭首要。

　　与原始数据比拟，通过大数据技能加工后获得的特质变量更有帮于经济解说和预测。比如，从股票贴吧的文本数据中提取和构修投资者心理目标，可能反响墟市的非理性水准；基于高频经济数据，构造及时的宏观经济目标，可对守旧的滞后的低频（如季度、月度）宏观经济目标酿成有用添加；应用大批的异质性墟市主体微观数据，可能让经济决议者精美地洞察微观经济形状蜕变，避免合成偏差，从而达成精准施策、靶向发力；正在守旧低频财政数据的根源上填补高频另类数据，可能有用晋升企业信用危险模子预测的实时性和切确性。

　　大数据不单为经济金融判辨供应了充足的数据资源，况且其判辨模子还可能成为经济金融判辨的有用用具。

　　从本领论角度看，与计量经济学相仿，呆板进修、深度进修等大数据判辨模子也是成立正在数理统计根源上的数据科学。比如，自然讲话模子和计量经济学的金融时候序列模子“殊途同归”，均是对时候序列数据的修模。以是，很众呆板进修和深度进修模子或算法正在经济金融判辨场景亦可实用，以至正在某些场景还可能起到更好的成就。

　　一是或许逮捕到计量经济模子没有笼盖的经济特质。比如，计量经济模子更众是线性模子，无法描绘经济变量的非线性联系，而深度进修模子具有重大的非线性函数外达才具。目前，证券判辨师们曾经开首应用深度进修模子，识别和逮捕守旧线性资产订价模子中的非线性因子。

　　二是可能描绘现有计量经济模子无法暴露的经济组织消息。正在新颖经济学修模流程中，微观主体往往被假定为互相独立的决议者。比如，各坐蓐者（消费者）遵照各自的坐蓐函数（效用函数）举办坐蓐（消费）决议，核心银行的钱币计谋礼貌与财务部分的财务计谋礼貌互相独立；各主体举动之间的干系是间接的，起首是影响到墟市的供需蜕变和价钱蜕变，然后再影响其他主体举动。这是新颖经济学“无形之手”表面的根基要义。依此构修的计量经济模子，固然具有较好的经济表面根源，但无法纳入主体之间的实际干系联系，如社交汇集、股权汇集、坐蓐汇集、供应汇集等。如此的判辨模子正在实证上难以逮捕或暴露更充足的经济特质，如经济主体的从众心情、羊群效应、趋同效应等非理性举动。而基于学问图谱的图判辨本领，则可能有用构修和判辨经济主体之间的汇集联系，添补计量经济模子的上述不够。典范的运用例子是，可能应用学问图谱判辨金融墟市主体之间的干系，实证推敲单个主体的编造首要性以及主体之间的危险习染。

　　三是进步模子的预测才具。守旧计量经济模子重视模子参数的揣摸及明显性检查，正在样本内具有更强的经济解说才具；而呆板进修和深度进修模子采用非参数揣摸本领，正在样本外预测方面外示更优。

　　大数据判辨模子除了正在实证上可能成为经济金融判辨的有益用具，正在表面上它们也可能互相统一。以深化进修为例。正在时候维度上，新颖经济学推敲（稀奇是金融学）的一个症结题目是跨期优化，即正在异日不确定景况下何如作出最优决议并达成收益或代价的跨期最大化。这是动态谋划方程（Dynamic Programming Equation）的求解题目。而深化进修恰是应用蒙特卡罗模仿、深度进修、时候差分（Temporal Difference）算法等技能求解动态谋划方程的本领。今朝，基于深化进修的经济学推敲正正在促进，一面功劳曾经正在金融墟市上获得运用和检查。

　　当然，任何科学推敲都没有全能的本领和模子，大数据判辨模子也生活不够。其最大的不够正在于少少大数据判辨模子正在表面上不具有可解说性。对付自然讲话识别、图像识别等感知智能而言，结果的切确性要比可解说性更首要（比如，人们广泛只体贴呆板进修对讲话的翻译是否切确，而对其背后的机理是否可解说不正在意），但正在经济金融的现实运用场景中，因为羁系央浼或出于算法公正的方针，可解说性要比切确性更首要。以是，成长可解说的大数据判辨模子，正在大数据判辨模子中融入经济表面，进步模子的经济解说才具，或将成为大数据经济金融判辨的推敲要点。最终以至也许衍生出新的交叉学科，如大数据计量经济学。

　　2022年11月，美邦科技公司绽放人工智能（OpenAI）颁布人工智能谈天运用措施ChatGPT。该大模子上线亿月活用户，成为史上用户拉长速率最疾的消费级运用措施。不少人以为，ChatGPT是40余年来最具革命性的技能先进，将激发一场推倒式的贸易形式改变。

　　与小模子比拟，大模子揭示了重大的实质天生才具。大模子可能依据用户央浼，天生与之相成亲的实质，搜罗文本、图像、音频、视频等，正在主动问答、呆板翻译、文本创作、文本摘要、阅读了解等使命的机能外示明显强于小模子。大模子与之前小模子的首要区别正在于其模子“变大”后带来的“显露”才具：当模子的周围（盘算推算量、模子参数或数据集巨细）抵达必然水准时，模子的使命机能疾速上升。其最大特色是“暴力出稀奇”——需求进入大周围的算力和数据集。以ChatGPT为例，其磨练参数抵达1750亿个、磨练数据45TB，每天可天生45亿字的文本实质。支柱ChatGPT的算力起码需求上万颗英伟达最前辈的GPU A100，单次模子磨练本钱越过1200万美元。

　　大模子、大数据、大算力让AI再次迎来了高光时候，各行业均高度体贴大模子正在本范畴的运用，调动资源成长笔直范畴大模子：有的正在通用大模子根源上，应用专业范畴数据举办适配微调；有的则是搀杂通用数据和专业范畴数据，从新预磨练大模子，如彭博社磨练了金融范畴大模子Bloomberg GPT。可能意思，通用大模子和笔直范畴大模子的成长将鞭策大模子正在搜罗经济金融正在内的各个范畴的遍及运用，金融行业的研发、投顾、客服、营销、危险拘束等营业的智能化程度将大幅晋升。

　　全部而言，大模子将给经济金融判辨带来两个层面的蜕变。一是与数据的交互式样加倍智能化、人性化。从学问压缩视角看，大模子骨子上是一个超等学问库。它通过对大周围语料的进修，将学问压缩为大模子的参数。基于大模子的智能化才具，数据的读取、输出、挪用、运用将变得高度智能化，就像ChatGPT那样以人性化的式样展开。二是大模子将成为经济金融判辨的高效智能帮手。大模子可能智能地扶帮经济金融判辨职员高效展开消息检索、消息抽取、消息概括、实质总结、心情判辨、代码撰写、文档撰写、主体识别、联系识别、逻辑推理等使命。不单如许，大模子还可通过外部插件扩展和晋升更遍及的才具，如文献寻找、文档解析、数学盘算推算、主动化推广等，从而更好地扶帮经济金融判辨。截至2023年8月底，ChatGPT插件已快要900个，为用户供应了更众智能化用具。

　　大模子正在实质上如故是概率模子，固然它的实质天生已抵达人类难辨的程度，但仍无法全部保险模子输出的切确性和可托性，其判辨预测结果仍将生活“不苟言笑瞎说八道”的危险。以是，正在运用大模子展开经济金融判辨流程中，不行过于迷信大模子的才具，还需采用优化政策，晋升模子输出的稳当性和切确性。

　　综上所述，跟着人工智能技能的迅速成长，大数据正在经济金融判辨中的赋能效用获得了极大晋升。大数据判辨模子不单可能有用缓解经济计量模子的“数据不够”题目，况且或许为经济金融判辨供应更充足的用具，辅帮逮捕计量经济模子没有笼盖的经济特质以及计量经济模子无法暴露的经济组织消息，进步模子预测才具。除了实证方面的运用，大数据判辨模子还可能正在表面上与经济金融学统一，搜罗展开基于深化进修的经济学推敲、成长大数据计量经济学等。大模子将使经济金融判辨职员与数据的交互式样加倍智能化、人性化，并成为经济金融判辨的高效智能帮手。假使如许，大数据判辨模子仍生活诸众亟待完美的地方，稀奇是需求进一步进步模子输出的可解说性和可托性。■

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