用AI分析台股 高雄大學研究獲期刊青睞

國立高雄大學資訊工程學系主任黃健峯、講座教授洪宗貝共同指導學生林彧頎發表運用「生成式AI（Generative AI）」技術結合「提示（Prompt）」設計，分析台股新聞並預測隔日股市漲跌勢，以及模擬「當沖」，有不錯的紙上準確度，其成果刊載於今年《前瞻科技與管理》期刊。

黃健峯於7月17日表示，金融市場變化快速，投資人接收包括新聞報導等各種且大量金融資訊以決定其投資行為，但因各人對「新聞標題」理解不同，難以準確評估其對股市的影響。

黃團隊的研究核心是利用微軟「Bing Chat」生成式AI技術分析2022年1月至2023年6月新聞標題對隔日台灣股市情況的影響，從而提升股票投資決策的準確性和效率。尤其Bing Chat對文本理解及處理能力良好，可以協助投資人深入理解市場變化。

洪宗貝說，AI技術突飛猛進，過去被認為天方夜譚的事情陸續接連實現，拜網路環境、電腦硬體（顯示卡）提升，以及諸多資訊大廠投入大量資金、人力開發，現在逐漸成熟、落地運用且豐收，並進而產生「AI提示工程師（Prompt Engineer）」這項新興行業，「提示工程」做得好，就可協助企業決策。

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做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，就模擬進場當沖，研究結果顯示，該方式準確度頗高。