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“ What Does ChatGPT Make of Historical Stock Returns? Extrapolation and Miscalibration in LLM Stock Return Forecasts ” 论文地址 ： https://arxiv.org/pdf/2408.16707 摘要 本文研究了大型语言模型（LLM）如何解释历史股票回报，并将其预测与众包股票排名平台的估计进行了比较。 虽然股票回报表现出短期逆转，但LLM的预测过于外推，对近期表现的权重过高，与人类的预测类似。 相对于历史和未来的实现回报，LLM的预测显得乐观。 当提示80%置信区间的预测时，LLM的反应比调查证据更好地校准，但对异常值持悲观态度，导致预测分布偏倚。 研究结果表明，法学硕士在预测预期回报时表现出普遍的行为偏差，但在衡量风险方面比人类做得更好。 简介 生成性人工智能（AI）在交通、医学和经济等领域展现出巨大潜力，尤其在金融决策中，通过客观分析大量信息提升投资者、分析师和审
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