利用GPT-4o助炒賣及 減低數據成本例子︳錢琛專欄
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利用大型機器學習模型幫助投資是非常引人注目的口號,但懂得實際利用的投資者不多,令機器學習難以與現實接軌。此欄筆者會介紹如何運用大型模型幫助投資,以及減少數據成本的例子。
筆者在全職做造市商交易員前,曾在傳統金融的風投基金擔任量化分析師,當時已經開始不斷鑽研各種人工智能(AI)、機器學習的科技。
當年最厲害的模型還是OpenAI的GPT3,與最新的GPT-4o有一大段距離。
計算歷史平均利率成本
由於當時大型語言模型(Large Language Model/LLM)的準確度還未夠高,不能實際幫助計算、投資研究、圖像研究等重要課題,自己也比較少依賴這類模型。
不過,自從ChatGPT及Poe出現後,基本上要實際運用這些模型都十分容易。
除了與使用者對答、幫助解答編程難題外,現時使用GPT-4o分析圖像內容、甚至進一步進行計算,都非常方便,自己使用過的準確度也頗高。
撰文:錢琛