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高雄大學資訊工程學系主任黃健峯與講座教授洪宗貝的研究團隊，近期發表了一項運用生成式AI（generative AI）技術結合指令（prompt）設計的研究，分析臺股新聞並預測隔日股市漲跌趨勢、模擬當沖，發現準確度高達八成且有不錯的獲利。該研究成果首次於去（2023）年在第29屆人工智慧與應用研討會（Taiwanese Association for Artifical Intelligence, TAAI）上發表，獲得廣泛關注。相關研究目前已刊載於今（2024）年的《前瞻科技與管理》（Journal of Advanced Technology and Management）期刊。

金融市場變化快速，投資人必須接收大量金融資訊，決定如何進行投資。然而，每個人對新聞標題的理解存在一定侷限性，難以準確評估對股市的影響。為了解決此問題，研究團隊利用微軟的Bing Chat生成式AI技術，分析新聞標題對隔日臺灣股市情況的影響，從而提升股票投資決策的準確性和效率。Bing Chat生成式AI技術具有強大的文本理解及處理能力，可以協助深入理解市場變化，進而實現更高的投資回報率（return on investment, ROI）。

受益於網路環境和電腦硬體（特別是顯示卡）的提升，以及諸多資訊大廠投入大量資金和人力開發，AI技術突飛猛進。團隊在研究中利用網路爬蟲（web crawler）技術，收集包括新聞在內的大量金融資訊，並以Bing Chat進行文本分類，統計出平均分數，再以隔日的股市實際收盤價格驗證準確性。如果Bing Chat看好隔日的盤勢，就模擬進場當沖。研究結果顯示，該方式的準確度最高可達八成。

這項研究的突破在於，釐清過去極難量化的財經新聞與股價漲跌之間的複雜關係並將這些資訊具體化，進而發展能力以精準評估進場時機。研究團隊相當看好該研究成果，認為這項研究有望協助更多一般投資人輕鬆參與股市，不需要完全仰賴股市專家的建議或累積長期經驗，並且更有助於普及金融投資知識，理解市場趨勢與進場準確性。

這項研究結合了生成式AI技術與提示設計，不僅在學術界獲得高度認可，也展示AI技術在金融市場中的巨大潛力。未來，這種技術有望進一步推廣，幫助更多投資人做出更準確的投資決策，進一步提升投資回報率。

延伸閱讀
高大新聞。（2024年7月17日）。資工系師生團隊黃健峯、洪宗貝、林彧頎 生成式AI分析台股新聞 預測盤勢漲跌準確度達8成。國立高雄大學。https://www.nuk.edu.tw/p/406-1000-79411,r83.php?Lang=zh-tw