Istraživanje modela generisanja prirodnog jezika (NLG) u svrhe izvan njihovog tradicionalnog opsega, kao što je predviđanje trgovanja, predstavlja zanimljiv presek aplikacija veštačke inteligencije.
NLG modeli, koji se obično koriste za pretvaranje strukturiranih podataka u tekst čitljiv ljudima, koriste sofisticirane algoritme koji se teoretski mogu prilagoditi drugim domenima, uključujući finansijsko predviđanje. Ovaj potencijal proizilazi iz osnovne arhitekture ovih modela, koji često dijele zajedničke karakteristike s drugim modelima strojnog učenja koji se koriste za prediktivne zadatke. Međutim, izvodljivost i efektivnost takvih adaptacija zahtijevaju nijansirano razumijevanje i mogućnosti i ograničenja NLG sistema.
U osnovi NLG modela, posebno onih zasnovanih na arhitekturi dubokog učenja kao što su modeli Transformer, je sposobnost učenja složenih obrazaca i odnosa unutar podataka. Ovi modeli, kao što je GPT (Generative Pre-trained Transformer), obučeni su na ogromnim količinama tekstualnih podataka kako bi razumjeli i generirali jezik. Proces obuke uključuje učenje kontekstualnih odnosa između riječi, fraza i rečenica, omogućavajući modelu da predvidi sljedeću riječ u nizu na osnovu prethodnog konteksta. Ova sposobnost predviđanja je osnovna komponenta koja se teoretski može iskoristiti za zadatke predviđanja, kao što je predviđanje tržišnih trendova ili cijena dionica.
Prilagodljivost NLG modela na predviđanje trgovanja zavisi od nekoliko ključnih faktora. Prvo, predstavljanje podataka u trgovanju se značajno razlikuje od prirodnog jezika. Finansijski podaci su obično numeričke prirode i vremenske serije, što zahtijeva proces transformacije da bi se ti podaci pretvorili u format koji NLG modeli mogu obraditi. Ova transformacija bi mogla uključivati kodiranje numeričkih podataka u niz tokena koji predstavljaju različita stanja na tržištu ili trendove, slično kako se riječi tokeniziraju u NLP zadacima. Međutim, ovaj proces nije trivijalan i zahtijeva pažljivo razmatranje načina na koji su finansijski pokazatelji i tržišni signali predstavljeni kako bi se sačuvale nijanse tržišne dinamike.
Drugo, obuka NLG modela za predviđanje trgovanja zahtijevala bi značajnu promjenu u korištenom skupu podataka. Umjesto tekstualnih korpusa, model bi trebao biti obučen na historijskim finansijskim podacima, koji obuhvataju širok spektar tržišnih uslova i ekonomskih pokazatelja. Ova obuka bi imala za cilj da opremi model sa sposobnošću da prepozna obrasce i korelacije unutar finansijskih podataka koji bi mogli da informišu buduća kretanja na tržištu. Međutim, stohastička priroda finansijskih tržišta, pod uticajem mnoštva nepredvidivih faktora, predstavlja značajan izazov. Za razliku od jezika, koji slijedi relativno dosljedna gramatička i sintaktička pravila, na ponašanje tržišta utiče mnoštvo vanjskih faktora, uključujući geopolitičke događaje, ekonomske politike i raspoloženje investitora, koje je inherentno teško predvidjeti.
Štaviše, metrike procjene uspjeha u predviđanju trgovanja značajno se razlikuju od onih koje se koriste u NLG. Dok se NLG modeli obično procjenjuju na osnovu njihove tečnosti, koherentnosti i relevantnosti generiranog teksta, modeli trgovanja se ocjenjuju po njihovoj tačnosti u predviđanju kretanja na tržištu i njihovoj profitabilnosti u stvarnim scenarijima trgovanja. Ovo zahtijeva razvoj novih evaluacijskih okvira prilagođenih finansijskom domenu, sposobnih za procjenu prediktivnog učinka prilagođenih NLG modela na smislen način.
Uprkos ovim izazovima, postoje potencijalne koristi od korištenja arhitekture NLG modela za predviđanje trgovanja. Jedna od prednosti je sposobnost ovih modela da obrađuju i generišu rezultate zasnovane na velikim skupovima podataka, što je vrijedna sposobnost kada se radi sa opsežnim historijskim podacima dostupnim na finansijskim tržištima. Dodatno, upotreba tehnika transfernog učenja mogla bi olakšati proces prilagođavanja, omogućavajući unaprijed obučenim NLG modelima da se fino podese na finansijskim podacima, čime se smanjuju računski resursi i vrijeme potrebno za obuku od nule.
Primjer ove aplikacije za više domena je korištenje modela analize sentimenta, prvobitno razvijenih za razumijevanje sentimenta teksta, za mjerenje sentimenta tržišta na osnovu novinskih članaka, društvenih medija i drugih tekstualnih izvora podataka. Analizom osjećaja izraženih u ovim tekstovima, modeli mogu zaključiti o potencijalnim tržišnim reakcijama, pomažući na taj način u procesu predviđanja. Slično, mogućnosti prepoznavanja obrazaca NLG modela mogu se iskoristiti za identifikaciju trendova u nastajanju u tržišnim podacima, pružajući trgovcima uvide koji bi mogli dati informacije o njihovom donošenju odluka.
U praksi, uspješna adaptacija NLG modela za predviđanje trgovanja vjerovatno bi uključivala hibridni pristup, integrirajući prednosti NLG-a sa drugim specijalizovanim modelima dizajniranim za finansijsku analizu. Ovo bi moglo uključivati kombinovanje uvida izvedenih iz NLG-a sa kvantitativnim modelima koji uzimaju u obzir volatilnost tržišta, upravljanje rizikom i druge kritične faktore u trgovanju. Takav višestruki pristup bi iskoristio prednosti NLG-a u prepoznavanju obrazaca i obradi podataka dok bi ublažio njena ograničenja u hvatanju složene i dinamične prirode finansijskih tržišta.
Dok direktna primjena NLG modela na predviđanje trgovanja predstavlja značajne izazove, potencijal za inovacije u različitim domenima i dalje obećava. Pažljivim prilagođavanjem arhitekture i procesa obuke NLG modela, i njihovom integracijom sa znanjem i tehnikama specifičnim za domen, moguće je razviti robusne sisteme koji mogu pružiti vrijedan uvid u ponašanje tržišta. Ovaj poduhvat zahtijeva zajednički napor između stručnjaka za obradu prirodnog jezika, finansijsku analizu i strojno učenje, kao i spremnost za istraživanje i eksperimentiranje s novim pristupima rješavanju problema.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ono što je jezik programiranja za mašinsko učenje je samo Python
- Kako se mašinsko učenje primjenjuje u svijetu nauke?
- Kako odlučujete koji algoritam mašinskog učenja ćete koristiti i kako ga pronalazite?
- Koje su razlike između Federated Learning, Edge Computinga i On-Device Machine Learning?
- Kako pripremiti i očistiti podatke prije treninga?
- Koji su specifični početni zadaci i aktivnosti u projektu mašinskog učenja?
- Koja su osnovna pravila za usvajanje specifične strategije i modela mašinskog učenja?
- Koji parametri ukazuju da je vrijeme za prelazak s linearnog modela na duboko učenje?
- Koja verzija Pythona bi bila najbolja za instaliranje TensorFlow-a kako bi se izbjegli problemi s nedostupnom TF distribucijom?
- Šta je duboka neuronska mreža?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning