چگونه از مدل های Chat GPT و ARCH برای تجزیه و تحلیل سهام استفاده کنیم؟ | توسط کریستین مارتینز موسس فایننشال فاکس | مه، 2023

ادغام یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل مالی، دنیای سرمایه گذاری را تحت تاثیر قرار داده است.

مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند، مانند ChatGPT از OpenAI و مدل‌های اقتصادسنجی مانند Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH)، برای انجام تحلیل‌های دقیق بازار سهام با دقت و سرعت بیشتری نسبت به قبل استفاده می‌شوند.

این مقاله به شما نشان می دهد که چگونه این ابزارهای شگفت انگیز را برای تجزیه و تحلیل سهام ترکیب کنید.

ابتدا تئوری را در مورد مدل‌های Chat GPT و ARCH بیان می‌کنم. سپس یک مثال عملی از استفاده از Chat GPT برای ایجاد یک مدل ARCH در پایتون برای سهام اپل با استفاده از Yahoo Finance ارائه خواهم کرد.

ChatGPT، بر اساس معماری GPT-4، یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته است. از یادگیری ماشینی برای درک، تولید و پاسخگویی به زبان انسان استفاده می کند و کاربردهای استثنایی در زمینه های مختلف از جمله مالی ارائه می دهد.

از سوی دیگر، مدل‌های ARCH که توسط Robert F. Engle III توسعه یافته‌اند، دسته‌ای از مدل‌های آماری هستند که به طور گسترده برای تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی استفاده می‌شوند. در امور مالی، از مدل‌های ARCH برای مدل‌سازی نوسانات بازار مالی استفاده می‌شود، که ناهمسانی ذاتی بازده دارایی را به تصویر می‌کشد، که می‌تواند به مدیریت ریسک و مشتقات قیمت‌گذاری کمک کند.

1. جمع آوری اطلاعات: ChatGPT می تواند حجم زیادی از اخبار مالی، مقالات، گزارش ها و بحث های رسانه های اجتماعی را پردازش و خلاصه کند. می‌تواند این اطلاعات را در قالبی مختصر و قابل درک‌تر ارائه کند و بینش‌های ارزشمندی را در مورد عملکرد شرکت، روند بازار و احساسات سرمایه‌گذار ارائه کند.
2. پیش بینی روند: ChatGPT را می توان بر روی داده های تاریخی بازار سهام آموزش داد تا الگوها و همبستگی های بین عوامل مختلف را درک کند. این به پیش بینی روندهای بالقوه در حرکت قیمت سهام کمک می کند، اگرچه باید توجه داشت که این پیش بینی ها به دلیل غیرقابل پیش بینی بودن ذاتی بازارهای سهام همیشه تضمین نمی شوند.
3. خدمات مشتری: بسیاری از موسسات مالی و پلتفرم‌های معاملات آنلاین از هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای تعامل با مشتری استفاده می‌کنند. این می تواند سرمایه گذاران را از طریق تجزیه و تحلیل سهام با پاسخ به سؤالات آنها، توضیح مفاهیم مالی یا کمک به ناوبری پلت فرم راهنمایی کند.

مدل‌های ARCH می‌توانند به روش‌های مختلف به تجزیه و تحلیل سهام کمک کنند، در اینجا 3 مورد وجود دارد:

1. برآورد ریسک: مدل‌های ARCH به تخمین نوسانات بازده سهام کمک می‌کنند، که برای ارزیابی ریسک مرتبط با سهام بسیار مهم است. نوسانات بالا اغلب به معنی ریسک و عدم اطمینان بیشتر است.
2. بهینه سازی پورتفولیو: با ارائه معیاری از ریسک مرتبط با هر سهام، مدل‌های ARCH به ایجاد یک سبد بهینه کمک می‌کنند و امکان تنوع مؤثر برای کاهش ریسک را فراهم می‌کنند.
3. قیمت گذاری مشتقه: نوسانات نقش کلیدی در قیمت گذاری مشتقات مالی ایفا می کند. مدل‌های ARCH اغلب برای این منظور استفاده می‌شوند و ورودی نوسانات لازم را برای مدل‌های مختلف قیمت‌گذاری مشتق فراهم می‌کنند.

با ترکیب قابلیت‌های درک و پیش‌بینی زبان ChatGPT با تخمین نوسانات مدل ARCH، می‌توان یک تحلیل جامع سهام انجام داد که هم جنبه‌های کیفی و هم جنبه‌های کمی را شامل می‌شود.

به عنوان مثال، ChatGPT می تواند برای تجزیه و تحلیل اخبار و اطلاعیه های شرکت استفاده شود، و جنبه های کیفی را که ممکن است بر قیمت سهام تأثیر بگذارد، نشان دهد.

در عین حال، مدل ARCH می‌تواند نوسانات مرتبط را کمیت کند و معیاری از ریسک بالقوه ارائه دهد.

این ابزارها با هم می‌توانند دیدی جامع از چشم‌انداز سرمایه‌گذاری ارائه دهند و به تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کنند.

ابتدا این دستور را امتحان کردم: «کد پایتون را به من بدهید تا از مدل‌های ARCH و GARCH برای پیش‌بینی نوسانات سهام اپل استفاده کنم. از یاهو فاینانس برای دریافت اطلاعات سهام استفاده کنید. سپس از کتابخانه matplot برای تجسم مدل استفاده کنید.

مقداری کد را برگرداند، اما از من خواست تا کتابخانه “arch” را وارد کنم.

وقتی سعی کردم از آن در Google Colab استفاده کنم، با این خطا مواجه شدم.

بنابراین من دوباره با یک اعلان امتحان کردم: “به جای وارد کردن قوس، تابع arch را تعریف کنید”. و کار کرد!

در اینجا کدی که می خواهید امتحان کنید و تجسم آن از Google Colab است.

کد

import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def arch_model(returns, alpha):
n = len(returns)
variances = np.zeros(n)
variances[0] = np.var(returns)
for t in range(1, n):
variances[t] = alpha * returns[t-1]**2 + (1 - alpha) * variances[t-1]
return variances
# Step 1: Download Apple stock data from Yahoo Finance
stock = yf.download('AAPL', start='2018-01-01', end='2023-01-01')
# Step 2: Extract the daily returns from the stock data
returns = stock['Adj Close'].pct_change().dropna().values
# Step 3: Estimate ARCH(1) model
alpha = 0.05  # ARCH parameter
volatility = arch_model(returns, alpha)
# Step 4: Generate volatility forecasts
forecast_length = 30
last_return = returns[-1]
forecast_returns = np.array([last_return] * forecast_length)
forecast_volatility = arch_model(forecast_returns, alpha)
# Step 5: Combine historical and forecasted volatility
volatility = np.concatenate([volatility, forecast_volatility])
# Step 6: Visualize the volatility
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(volatility[-(forecast_length+30):], label='Volatility')
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Volatility')
plt.title('Volatility Forecast for Apple Stock (ARCH(1))')
plt.legend()
plt.show()

در این مثال، arch_model تابع مدل ARCH(1) را با تکرار از طریق بازده روزانه و محاسبه واریانس شرطی بر اساس معادله ARCH تخمین می زند. تابع بازده ها و پارامتر ARCH آلفا را به عنوان ورودی می گیرد و آرایه ای از واریانس ها را برمی گرداند.

سپس از این مدل برای ایجاد پیش‌بینی نوسانات برای 30 روز آینده استفاده می‌شود. در نهایت، نوسانات پیش‌بینی‌شده با استفاده از آن تجسم می‌شود matplotlib.