Costruire un consulente di trading AI personalizzato con GPT-4

Creazione di un consulente di trading AI personalizzato con GPT-4

Introduzione

Negli ultimi anni, l’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nel trading azionario ha rivoluzionato le decisioni degli investitori. Con l’emergere dei Large Language Models (LLMs) come GPT-3 e GPT-4, si è verificato uno spostamento di paradigma, rendendo analisi di mercato e intuizioni complesse più accessibili agli investitori e ai trader individuali. Questa tecnologia trasformativa sfrutta grandi quantità di dati e algoritmi sofisticati per fornire una profonda comprensione del mercato che un tempo era appannaggio esclusivo degli investitori istituzionali. Questo articolo si concentra sullo sviluppo di un consulente di trading personalizzato AI utilizzando LLMs, progettato per adattarsi ai profili di investimento individuali basati sull’appetito al rischio, il periodo di investimento, il budget e i rendimenti desiderati, fornendo agli investitori al dettaglio consigli di investimento personalizzati e strategici.

I consulenti di trading azionario alimentati da Large Language Models (LLMs) come GPT-3 e GPT-4 hanno rivoluzionato i servizi di consulenza finanziaria. Possono sfruttare l’AI per analizzare dati storici sulle azioni e notizie finanziarie attuali, fornendo consigli di investimento personalizzati in linea con il portafoglio unico dell’investitore e gli obiettivi finanziari. Cercheremo di costruire un consulente per prevedere il comportamento del mercato e le tendenze, offrendo raccomandazioni personalizzate basate sulla tolleranza al rischio individuale, la durata dell’investimento, il capitale disponibile e i rendimenti desiderati.

Obiettivi di apprendimento

Alla fine di questo articolo, i lettori saranno in grado di:

Acquisire una conoscenza su come l’AI e i LLMs come GPT-3 trasformano l’analisi e il trading del mercato azionario.
Riconoscere la capacità degli strumenti basati sull’AI di fornire consigli di investimento personalizzati basati su profili di rischio individuali e obiettivi di investimento.
Capire come l’AI utilizza dati storici e in tempo reale per formulare strategie di investimento e previsioni.
Comprendere come l’AI nel trading azionario rende accessibili strategie di investimento sofisticate a un pubblico più ampio, compresi gli investitori al dettaglio.
Scoprire come sfruttare gli strumenti basati sull’AI per prendere decisioni informate nell’investimento personale e nel trading azionario.
Concept di un consulente di trading azionario utilizzando LLMs.

Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.

Informazioni sul dataset

Il dataset per questo progetto, proveniente dalla Borsa di New York e disponibile su Kaggle, è composto da quattro file CSV che coprono sette anni. Include ‘fundamentals.csv’ con indicatori finanziari essenziali, ‘prices.csv’ e ‘prices-split-adjusted.csv’ che forniscono prezzi storici delle azioni e adeguamenti per divisioni azionarie, e ‘securities.csv’ che offre informazioni aggiuntive sulle aziende come la classificazione di settore e la sede centrale. Insieme, questi file forniscono una visione completa delle performance aziendali e delle dinamiche del mercato azionario.

Preparazione dei dati

L’implementazione del consulente di trading azionario con Large Language Models (LLMs) come GPT-4 inizia con una cruciale preparazione dei dati. Questo processo comprende compiti critici: pulizia dei dati, normalizzazione e categorizzazione, utilizzando i dataset forniti: fundamentals.csv, prices.csv, prices-split-adjusted.csv, e securities.csv.

Passo 1: Pulizia dei dati

Nel dataset ‘Fundamental’, affrontiamo i valori mancanti in ‘For Year’, ‘Earnings Per Share’ e ‘Estimated Shares Outstanding’ (173, 219, e 219 valori mancanti) utilizzando la media imputazione.
Convertiamo la colonna ‘Period Ending’ nel formato datetime, rendendo i campi numerici pronti per l’analisi.

import pandas as pd# Caricamento dei datasetfundamentals = pd.read_csv('/content/fundamentals.csv')prices = pd.read_csv('/content/prices.csv')prices_split_adjusted = pd.read_csv('/content/prices-split-adjusted.csv')securities = pd.read_csv('/content/securities.csv')# Gestione dei valori mancanti e conversioni dei tipi di dati nel dataset Fundamentalsfundamentals_info = fundamentals.info()fundamentals_missing_values = fundamentals.isnull().sum()# Formattazione delle colonne data in tutti i datasetfundamentals['Period Ending'] = pd.to_datetime(fundamentals['Period Ending'])prices['date'] = pd.to_datetime(prices['date'])prices_split_adjusted['date'] = pd.to_datetime(prices_split_adjusted['date'])# Visualizzazione delle informazioni sui valori mancanti nel dataset Fundamentalsfundamentals_missing_values

# Eliminazione della colonna 'Unnamed: 0' non necessaria
fundamentals.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

# Imputazione dei valori mancanti in 'Earnings Per Share' e 'Estimated Shares Outstanding' con la mediana
per la colonna in ['Earnings Per Share', 'Estimated Shares Outstanding']:
    valore_mediano = fundamentals[column].median()
    fundamentals[column].fillna(valore_mediano, inplace=True)

# Verifica dei valori mancanti dopo l'imputazione
fundamentals_missing_values_post_imputation = fundamentals.isnull().sum()
fundamentals_missing_values_post_imputation

Le colonne ‘date’ sono già consistenti nel formato data e ora per i dati dei prezzi e dei prezzi adeguati alle frazioni di azioni. Verifichiamo la consistenza dei dati, in particolare per quanto riguarda le suddivisioni delle azioni.

# Verifica della consistenza tra i dataset dei prezzi e dei prezzi adeguati alle suddivisioni
# Confronteremo un campione di dati per gli stessi simboli ticker e le stesse date in entrambi i dataset
# Selezione di un campione di simboli ticker
sample_tickers = prices['symbol'].unique()[:5]

# Creazione di un DataFrame di confronto per ogni simbolo ticker nel campione
comparison_data = {}
for ticker in sample_tickers:
    prices_data = prices[prices['symbol'] == ticker]
    prices_split_data = prices_split_adjusted[prices_split_adjusted['symbol'] == ticker]
    merged_data = pd.merge(prices_data, prices_split_data, on='date', how='inner', suffixes=('_raw', '_split'))
    comparison_data[ticker] = merged_data

# Visualizzazione del confronto per il primo simbolo ticker a titolo di esempio
comparison_data[sample_tickers[0]].head()

Un confronto tra prices.csv e prices-split-adjusted.csv per un campione di simboli ticker (WLTW) rivela differenze nei prezzi delle azioni di apertura, chiusura, minimo e massimo a causa degli aggiustamenti delle suddivisioni delle azioni. Le colonne del volume sono coerenti, indicando dati accurati sul volume degli scambi.

Step 2: Normalizzazione dei prezzi

Utilizziamo il dataset prices-split-adjusted.csv per il consulente di trading azionario in quanto offre una visione coerente dei prezzi delle azioni nel tempo, tenendo conto delle suddivisioni delle azioni.

Step 3: Integrazione dei dati

L’ultima fase di preparazione dei dati consiste nell’integrare questi dataset. Uniamo fundamentals.csv, prices-split-adjusted.csv e securities.csv, creando un quadro dati completo per l’analisi. Date le loro dimensioni, integreremo le colonne più rilevanti in base al simbolo ticker e ai campi di data per abbinare i dati finanziari ai prezzi delle azioni e alle informazioni aziendali.

# Selezione delle colonne rilevanti da ciascun dataset per l'integrazione
fundamentals_columns = ['Ticker Symbol', 'Period Ending', 'Earnings Per Share', 'Total Revenue']
prices_columns = ['symbol', 'date', 'open', 'close', 'low', 'high', 'volume']
securities_columns = ['Ticker symbol', 'GICS Sector', 'GICS Sub Industry']

# Rinominazione delle colonne per coerenza
fundamentals_renamed = fundamentals[fundamentals_columns].rename(columns={'Ticker Symbol': 'symbol', 'Period Ending': 'date'})
prices_split_adjusted_renamed = prices_split_adjusted[prices_columns].rename(columns={'open': 'open_price', 'close': 'close_price', 'low': 'low_price', 'high': 'high_price', 'volume': 'trade_volume'})
securities_renamed = securities[securities_columns].rename(columns={'Ticker symbol': 'symbol'})

# Unione dei dataset
merged_data = pd.merge(pd.merge(fundamentals_renamed, prices_split_adjusted_renamed, on=['symbol', 'date']), securities_renamed, on='symbol')

# Visualizzazione delle prime righe del dataset integrato
merged_data.head()

Il dataset risultante include metriche chiave: utili per azione, ricavi totali, prezzi delle azioni di apertura/chiusura/minimo/massimo, volume degli scambi e informazioni sul settore per ciascun simbolo ticker.

Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)

Successivamente, condurremo l’EDA per comprendere la distribuzione e le relazioni nel dataset, che sono cruciali per la selezione delle caratteristiche e l’addestramento del modello.

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)# Statistiche di sintesi per colonne numerichenumerical_summary = merged_data.describe()# Matrice di correlazione per comprendere le relazioni tra # diverse caratteristiche numerichecorrelation_matrix = merged_data.corr()# Visualizzazione della matrice di correlazione utilizzando una mappa di caloreplt.figure(figsize=(12, 8))sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')plt.title('Matrice di correlazione delle caratteristiche numeriche')plt.show()correlation_matrix

L’EDA fornisce preziose intuizioni sul nostro dataset integrato:

Osserviamo uno spettro diversificato di salute finanziaria aziendale. L’Earnings Per Share spazia dagli estremi negativi a quelli positivi, e le cifre del Total Revenue riflettono una vasta gamma di dimensioni aziendali.
Note fluttuazioni segnano l’assortimento di prezzi delle azioni, mentre il volume di negoziazioni sottolinea la diversità nell’attività di mercato tra entità differenti.
Il nostro studio di correlazione rivela una forte connessione tra diversi punti di prezzo delle azioni, un’associazione moderata tra i guadagni di un’azienda e il valore delle azioni, e una leggera relazione tra le dimensioni del ricavo e i volumi di negoziazione.
Una scoperta intrigante è stata la relazione inversa tra i volumi di negoziazione e i prezzi delle azioni, suggerendo che un’attività di negoziazione intensa non corrisponde necessariamente a prezzi delle azioni più alti.

Ingegneria delle Caratteristiche

Con queste intuizioni analitiche, procediamo per migliorare il nostro dataset attraverso l’ingegneria delle caratteristiche:

Introduciamo rapporti finanziari predittivi:
- PE_Ratio: Questo rapporto, che rappresenta il Prezzo per i Guadagni, è ottenuto dividendo il prezzo di chiusura delle azioni per l’Earnings Per Share.
- Price_Change: Questo riflette la varianza del prezzo delle azioni, calcolata sottraendo il prezzo di apertura dal prezzo di chiusura.
- Average_Price: Questa metrica fa la media tra i prezzi di apertura, chiusura, minimo e massimo delle azioni durante la giornata.
Per affrontare eventuali anomalie nei dati, il metodo dell’Intervallo Interquartile (IQR) identificherà e mitigherà gli outlier nei nostri campi numerici.
La normalizzazione delle caratteristiche numeriche fondamentali, incluse Earnings Per Share e Total Revenue, verrà eseguita utilizzando il MinMaxScaler, garantendo una scala standardizzata per l’input del modello.
La categoria ‘GICS Sector’ subirà una codifica one-hot per convertire le classificazioni settoriali in un formato binario compatibile con i processi di apprendimento algoritmico.
La conclusione di questo processo produce un dataset arricchito con 103 colonne, che combinano i dati originali, le nuove caratteristiche ingegnerizzate e i settori codificati one-hot.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# Rinominare le colonne per coerenzafundamentals_renamed = fundamentals.rename(columns={'Ticker Symbol': 'symbol', 'Period Ending': 'date'})prices_split_adjusted_renamed = prices_split_adjusted.rename(columns={'symbol': 'symbol', 'date': 'date', 'open': 'open_price', 'close': 'close_price', 'low': 'low_price', 'high': 'high_price', 'volume': 'trade_volume'})securities_renamed = securities.rename(columns={'Ticker symbol': 'symbol'})# Unione dei datasetmerged_data = pd.merge(pd.merge(fundamentals_renamed, prices_split_adjusted_renamed, on=['symbol', 'date']), securities_renamed, on='symbol')# Creazione di nuove caratteristichemerged_data['PE_Ratio'] = merged_data['close_price'] / merged_data['Earnings Per Share']merged_data['Price_Change'] = merged_data['close_price'] - merged_data['open_price']merged_data['Average_Price'] = (merged_data['open_price'] + merged_data['close_price'] + merged_data['low_price'] + merged_data['high_price']) / 4# Gestione degli outlier: Utilizzo del metodo IQR per identificare e gestire gli outlier delle colonne numerichenQ1 = merged_data.quantile(0.25)Q3 = merged_data.quantile(0.75)IQR = Q3 - Q1merged_data = merged_data[~((merged_data.isin([Q1 - 1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR])).any(axis=1))]# Feature Scaling: Normalizzazione delle caratteristiche numerichenumerical_features = ['Earnings Per Share', 'Total Revenue', 'open_price', 'close_price', 'low_price', 'high_price', 'trade_volume', 'PE_Ratio', 'Price_Change', 'Average_Price']scaler = MinMaxScaler()merged_data[numerical_features] = scaler.fit_transform(merged_data[numerical_features])# Codifica delle variabili categoriche: One-hot encoding per 'GICS Sector'merged_data_encoded = pd.get_dummies(merged_data, columns=['GICS Sector'])# Visualizzazione di un campione del dataset preelaboratomerged_data_encoded.head()

Allenamento e test del modello

Per il nostro progetto di previsione dei prezzi delle azioni, dobbiamo scegliere un modello di machine learning che eccelle nel gestire compiti di regressione, poiché stiamo prevedendo valori continui dei prezzi delle azioni. Date le diverse e complesse nature del nostro dataset, il nostro modello deve catturare abilmente i pattern intricati all’interno dei dati.

Scelta del modello: Scelto per la sua versatilità e robustezza, il Random Forest Regressor è ideale per gestire la complessità del nostro dataset e la varietà delle caratteristiche. Eccelle nei compiti di regressione, è meno soggetto all’overfitting e può gestire relazioni non lineari.
Split dei dati: Il dataset viene diviso in un rapporto 80/20 per l’allenamento e il test. Ciò garantisce una fase di allenamento esaustiva mantenendo un significativo dataset per la validazione.
Gestione dei valori mancanti: I valori mancanti vengono affrontati utilizzando la strategia di riempimento della mediana di SimpleImputer da sklearn.impute, garantendo la completezza e la coerenza dei dati in tutto il dataset.
Processo di allenamento: Il modello viene allenato sui dati di allenamento riempiti, riflettendo scenari reali con punti dati mancanti.
Valutazione delle prestazioni: Dopo l’allenamento, l’accuratezza predittiva del modello viene valutata utilizzando l’insieme di test riempito, fornendo informazioni sulla sua applicabilità nel mondo reale.

Il seguente codice illustra i passaggi coinvolti in questo processo,

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.impute import SimpleImputer# Assuming 'close_price' as the target variable for predictionX = merged_data_encoded.drop(['close_price', 'symbol', 'date'], axis=1)  # dropping non-numeric and target variabley = merged_data_encoded['close_price']# Checking for non-numeric columns in the datasetnon_numeric_columns = X.select_dtypes(include=['object']).columns# If there are non-numeric columns, we'll remove them from the datasetif len(non_numeric_columns) > 0:    X = X.drop(non_numeric_columns, axis=1)# Splitting the dataset into training and testing setsX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Initializing the Random Forest Regressorrandom_forest_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# Creating an imputer object with a median filling strategyimputer = SimpleImputer(strategy='median')# Applying the imputer to the training and testing setsX_train_imputed = imputer.fit_transform(X_train)X_test_imputed = imputer.transform(X_test)# Training the modelrandom_forest_model.fit(X_train_imputed, y_train)# Predicting on the test sety_pred = random_forest_model.predict(X_test_imputed)# Evaluating the modelmse = mean_squared_error(y_test, y_pred)r2 = r2_score(y_test, y_pred)mse, r2

Prestazioni del modello

L’output del nostro modello di Random Forest Regressor indica quanto segue:

Errore quadratico medio (MSE): Il valore basso del MSE di8.592×10−5 suggerisce che le previsioni del nostro modello sono molto vicine ai valori effettivi, indicando un’elevata precisione nella previsione dei prezzi delle azioni.
R-quadrato (R²): Un valore di R² di circa 0.96 implica che il modello può spiegare circa il 96% della variabilità dei prezzi delle azioni, il che è eccezionalmente alto per le previsioni di mercato delle azioni.

Integrazione con GPT-4 API

Dopo aver allenato il modello di Random Forest Regressor e averlo abilitato per le previsioni, lo integreremo in modo semplice con l’API di GPT-4. Questa integrazione consente al modello di analizzare e prevedere i prezzi delle azioni e comunicare queste informazioni in modo efficace agli utenti. L’API di GPT-4, con le sue avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale, può interpretare dati finanziari complessi e presentarli in modo user-friendly.

Come funziona l’integrazione?

Ecco una spiegazione dettagliata di come funziona l’integrazione:

Elaborazione della richiesta dell’utente: La funzione get_model_predictions elabora la richiesta dell’utente per estrarre informazioni rilevanti, come il simbolo del titolo. Poiché non disponiamo dei dati più recenti, utilizzeremo il riassunto del titolo specifico in questione e genereremo dati di test.
Predizione del modello e scalatura: Il modello Random Forest prevede il prezzo del titolo dai dati di test e lo scala al suo valore originale utilizzando il metodo di scalatura precedentemente definito.
Preparazione del prompt per GPT-4: La funzione query_gpt4_with_context combina la richiesta dell’utente, le previsioni del modello e il contesto aggiuntivo, inclusi i trend dei prezzi, i dati fondamentali e le informazioni sui titoli per il titolo specificato. Questo prompt guida GPT-4 nel fornire una consulenza finanziaria personalizzata sulla base della richiesta dell’utente e dell’analisi del modello.
Richiesta e risposta di GPT-4: Il prompt genera una risposta personalizzata in base ai dati e al profilo finanziario dell’utente.

import osfrom openai import OpenAIfrom sklearn.impute import SimpleImputeros.environ["OPENAI_API_KEY"] ='YOUR API KEY'client = OpenAI()imputer = SimpleImputer(strategy='median')# Funzione per ottenere le previsioni del modello basate sulla richiesta dell'utente.def get_model_predictions(user_query):    ticker_symbol = user_query[0].split()[-1].strip().upper()    # Applicazione dell'imputter ai dati e utilizzo del modello per effettuare    # previsioni    imputed_test_data = imputer.fit_transform(test_data)    predicted_scaled_value = random_forest_model.predict(imputed_test_data)[0]    confidence = 0.9  # Assumendo una confidenza del 90% nelle nostre previsioni    # Creazione di un array segnaposto con la stessa forma dei dati     # scalati originali    placeholder_array = np.zeros((1, len(numerical_features)))    # Inserimento del valore previsto scalato nella posizione corretta    placeholder_array[0][3] = predicted_scaled_value    # Esecuzione della trasformazione inversa    predicted_original_value = scaler.inverse_transform(placeholder_array)    # Estrazione del valore ridimensionato per 'close_price'    predicted_stock_price = predicted_original_value[0][3]    return {        "predicted_stock_price": predicted_stock_price,        "confidence": confidence    }# Funzione per interrogare GPT-4 con il contesto del modello def query_gpt4_with_context(model_context, additional_data_context, user_query):    prompt = f"{additional_data_context}\n\n    {model_context}\n\n{user_query}\n\nSei un consulente finanziario,     un esperto consulente di mercato azionario. Studia le previsioni, i dati     forniti e il profilo del cliente per fornire consulenza     correlata al titolo, all'utente in base alle informazioni sopra fornite.     Inoltre, focalizza il tuo consiglio solo sul titolo specificato."    response = client.chat.completions.create(        model="gpt-4",        messages=[{"role": "system", "content": prompt}]    )    return response.choices[0].message.content.strip()

Ora, testiamo l’efficacia del nostro consulente per titoli con un paio di scenari:

Test Case 1

Sono un uomo single di 25 anni con una tolleranza al rischio elevata. Cerco almeno il 15% di crescita annuale in tutti i miei investimenti azionari. Due anni fa ho comprato 100 azioni di ABBV a $40 per azione. Dovrei vendere le mie azioni di ABBV? Qual è il probabile profitto in dollari e percentuale da questa vendita?

Alimentiamo questa richiesta nel nostro modello e vediamo quale output otteniamo.

user_query = ["Sono un uomo di 25 anni single. Date le mie condizioni, ho una tolleranza al rischio elevata e cerco almeno il 15% di crescita annua in tutti i miei investimenti azionari. Ho comprato 100 azioni di ABBV a $40 per azione due anni fa. Dovrei pensare di vendere le mie azioni della società ABBV","Qual è il probabile profitto in $ e % da questa vendita?"]# Generazione di una riga casuale di dati per il titolo interrogato # in base alle sue statistiche riassuntivesiticker_symbol = user_query[0].split()[-1].strip().upper()df1 = merged_data_encoded[merged_data_encoded['symbol'] == ticker_symbol]df1 = df1.drop(['close_price'], axis=1)test_data = df1.describe().loc[['mean', 'std']].Ttest_data['random_value'] = np.random.randn(len(test_data)) * test_data['std'] + test_data['mean']# Selezione solo dei valori casuali per creare un DataFrame test_datatest_data = pd.DataFrame(test_data['random_value']).transpose()model_predictions = get_model_predictions(user_query)# Generazione del contesto del modellomodel_context = f"Il prezzo attuale previsto del titolo {ticker_symbol} è ${model_predictions['predicted_stock_price']} con un livello di fiducia del {model_predictions['confidence']*100}%."# Generazione del contesto dei dati aggiuntivicontesto_dati_aggiuntivi = prezzi[prezzi['symbol']==ticker_symbol],fundamentali[fundamentali['Ticker Symbol']==ticker_symbol],securities[securities['Ticker symbol']==ticker_symbol]gpt4_response = query_gpt4_with_context(model_context,additional_data_context, user_query)print(f"Risposta GPT-4: {gpt4_response}")

Test Case 2

Sono una donna sposata di 40 anni. Date le mie condizioni, ho una bassa tolleranza al rischio e cerco almeno il 10% di crescita annuale in tutti i miei investimenti azionari. Ho comprato 100 azioni di ALXN a $100 per azione due anni fa. Dovrei vendere le mie azioni dell’azienda ALXN? Qual è il mio probabile profitto in $ e % da questa vendita?

user_query = ["Sono una donna sposata di 40 anni. Date le mie condizioni, ho una bassa tolleranza al rischio e cerco almeno il 10% di crescita annuale in tutti i miei investimenti azionari. Ho comprato 100 azioni di ALXN a $100 per azione due anni fa. Dovrei vendere le mie azioni dell'azienda ALXN?","Qual è il mio probabile profitto in $ e % da questa vendita?"]# Generazione di una riga casuale di dati per l'azione interrogata # basata sulle statistiche di riepilogosticker_symbol = user_query[0].split()[-1].strip().upper()df1 = merged_data_encoded[merged_data_encoded['symbol'] == ticker_symbol]df1 = df1.drop(['close_price'], axis=1)test_data = df1.describe().loc[['mean', 'std']].Ttest_data['random_value'] = np.random.randn(len(test_data)) * test_data['std'] + test_data['mean']# Selezionare solo i valori casuali per formare un dataframe di testtest_data = pd.DataFrame(test_data['random_value']).transpose()model_predictions = get_model_predictions(user_query)# Generazione di un contesto per il modellomodel_context = f"Il prezzo attuale previsto delle azioni {ticker_symbol} è ${model_predictions['predicted_stock_price']} con un livello di confidenza del {model_predictions['confidence']*100}%."# Generazione di un contesto dati aggiuntivoadditional_data_context = prices[prices['symbol']==ticker_symbol],fundamentals[fundamentals['Ticker Symbol']==ticker_symbol],securities[securities['Ticker symbol']==ticker_symbol]gpt4_response = query_gpt4_with_context(model_context,additional_data_context, user_query)print(f"Risposta di GPT-4: {gpt4_response}")

Sfide

Una delle sfide più grandi nell’implementare un progetto come questo è garantire l’accuratezza e la tempestività dei dati finanziari. Dati inesatti o non aggiornati possono portare a previsioni e raccomandazioni errate.
Numerosi fattori imprevedibili, tra cui eventi geopolitici, cambiamenti economici e notizie specifiche dell’azienda, influenzano i mercati azionari. Questi elementi possono rendere le previsioni dell’IA meno affidabili.
I modelli di intelligenza artificiale, nonostante le loro avanzate capacità, potrebbero avere difficoltà a comprendere appieno terminologie e concetti finanziari complessi, influenzando potenzialmente la qualità dei consigli di investimento.
La consulenza finanziaria è fortemente regolamentata. Garantire che le raccomandazioni basate sull’IA siano conformi agli standard legali e alle linee guida etiche rappresenta una sfida significativa.

Conclusione

La nostra esplorazione dell’IA nel trading azionario mostra che modelli come GPT-3 e GPT-4 ridefiniscono il panorama, assimilando vasti dati, applicando analisi sofisticate e offrendo informazioni precise e personalizzate. Lo sviluppo di consulenti per il trading azionario rappresenta un salto verso un trading accessibile e informato per tutti.

Punti chiave

L’integrazione dell’IA nel trading azionario non è futuristica, ma è qui, ridisegnando il nostro modo di interagire con il mercato azionario.
Modelli basati sull’IA come GPT-3 e GPT-4 forniscono strategie personalizzate, in linea con i profili di rischio individuali e gli obiettivi finanziari.
L’IA sfrutta sia dati storici che dati in tempo reale per prevedere le tendenze di mercato e informare le strategie di investimento.
Strategie di investimento sofisticate non sono più riservate solo agli investitori istituzionali; ora sono accessibili agli investitori al dettaglio, grazie all’IA.
L’IA consente agli investitori di prendere decisioni informate, fornendo un vantaggio strategico nel volatile settore degli investimenti azionari.

Domande frequenti

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