Analisis Sentimen Saham Menggunakan Large Language Model

Memanfaatkan GPT-3.5 untuk Analisis Sentimen Keuangan yang Lebih Baik

Sahil Tamang; Mohammed Abdul Muqthadeer; S. Reddy· International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science· 2024· DOI 10.56726/irjmets49682

Masalah inti

Dalam beberapa tahun terakhir, ranah analisis keuangan menyaksikan minat yang tumbuh pesat dalam memanfaatkan kekuatan pemrosesan bahasa alami dan teknik pembelajaran mesin untuk Analisis Sentimen Saham. Di antara inovasi yang menonjol, Large Language Model (LLM) muncul sebagai alat penting karena kemampuannya yang luar biasa dalam memahami dan menafsirkan bahasa manusia. Penelitian ini mengkaji penerapan GPT-3.5, sebuah LLM mutakhir, untuk menganalisis sentimen yang terkait dengan berita keuangan dan data media sosial, sehingga dapat membaca sentimen publik terhadap berbagai saham. Pendekatan yang diusulkan di sini melibatkan fase prapemrosesan yang komprehensif dan ekstraksi fitur yang cermat dari data tekstual yang besar, yang menjadi dasar bagi analisis selanjutnya.

Inovasi

Untuk mengukur efektivitas pendekatan kami, kami melakukan evaluasi yang ketat dan perbandingan dengan metodologi analisis sentimen tradisional. Hasilnya membuktikan bahwa pemanfaatan GPT-3.5 secara substansial meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam analisis sentimen untuk prediksi pasar saham. Kemampuan GPT-3.5 untuk menafsirkan nuansa sentimen dan memperhitungkan kehalusan kontekstual memberikan keunggulan yang jelas dibandingkan metode analisis sentimen konvensional. Temuan utama meliputi: - GPT-3.5 mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam klasifikasi sentimen dibandingkan metode tradisional. - Model ini menunjukkan pemahaman kontekstual yang lebih unggul, terutama untuk jargon keuangan. - Keuntungan efisiensi terlihat dalam memproses data tekstual dalam volume besar. Secara kuantitatif, peningkatan akurasi dapat dinyatakan sebagai: Δ A = A_{GPT-3.5} - A_{traditional} di mana A menyatakan akurasi.

Dalam beberapa tahun terakhir, ranah analisis keuangan menyaksikan minat yang tumbuh pesat dalam memanfaatkan kekuatan pemrosesan bahasa alami dan teknik pembelajaran mesin untuk Analisis Sentimen Saham. Di antara inovasi yang menonjol, Large Language Model (LLM) muncul sebagai alat penting karena kemampuannya yang luar biasa dalam memahami dan menafsirkan bahasa manusia. Penelitian ini mengkaji penerapan GPT-3.5, sebuah LLM mutakhir, untuk menganalisis sentimen yang terkait dengan berita keuangan dan data media sosial, sehingga dapat membaca sentimen publik terhadap berbagai saham. Pendekatan yang diusulkan di sini melibatkan fase prapemrosesan yang komprehensif dan ekstraksi fitur yang cermat dari data tekstual yang besar, yang menjadi dasar bagi analisis selanjutnya.

Dengan memanfaatkan GPT-3.5, sebuah deep neural network dengan 175 miliar parameter, kami menelusuri lanskap sentimen saham yang bernuansa. Ini mencakup pemahaman kontekstual atas jargon keuangan, tren pasar, dan ekspresi bernuansa dalam teks yang diberikan. Interaksi antara basis pengetahuan GPT-3.5 yang luas dan pemahaman kontekstualnya memungkinkan eksplorasi yang mendalam terhadap dinamika sentimen terkait berbagai saham. Metodologi ini meliputi:

Mengapa penting

Implikasi penelitian ini sangat mendalam, melampaui ruang lingkup eksperimen teknis. Kami membayangkan integrasi LLM canggih dalam proses pengambilan keputusan keuangan secara real-time, yang memberikan wawasan berharga bagi investor dan trader mengenai sentimen pasar. Hal ini pada gilirannya memfasilitasi keputusan investasi yang terinformasi dan tepat waktu. Seiring lanskap keuangan terus berkembang dan merangkul kemajuan teknologi, peran GPT-3.5 dan LLM serupa siap mendefinisikan ulang lanskap analisis sentimen pasar saham, membuka jalan bagi masa depan yang digerakkan data di pasar keuangan. Pembahasan ini menyoroti potensi LLM untuk mentransformasi analisis keuangan, sekaligus mengakui tantangan seperti biaya komputasi dan kebutuhan akan fine-tuning yang spesifik domain.

Siapa yang sebaiknya membaca

Praktisi dan peneliti ilmu komputer

Membuka konten member…