人工智能分析金融市場新聞

人工智能模型通過分析措辭和上下文，判斷新聞對公司或市場的語氣是正面、負面還是中立。例如，「X公司報告創紀錄利潤」被標記為正面，而「Y公司面臨欺詐調查」則為負面。

FinBERT 是一種流行方法——谷歌BERT語言模型的版本，專門針對金融文本進行情緒分類微調。這些模型以歷史金融新聞及其對股價影響的標籤進行訓練。

BloombergGPT 是一個領域專用的大型語言模型，專門訓練以提升金融新聞的情緒分析（以及命名實體識別和新聞分類）。通過衡量市場的情緒基調，人工智能為定性新聞提供量化手段。

金融新聞充斥專有名詞——公司名、人名、產品、地點等。人工智能系統利用自然語言處理技術識別並標記新聞中提及的實體。例如新聞說「蘋果在中國發布新iPhone」，人工智能會標記「蘋果」為公司，「iPhone」為產品，「中國」為地點。

像 RavenPack 這樣的高級平台擁有龐大的金融專用詞典——RavenPack的算法能識別超過1200萬個獨特實體，包括上市及非上市公司、高管、內部人士及特定產品或貨幣。

除了標記名稱，人工智能還會分類新聞主題（事件類型）。是盈利報告、合併公告、監管問題還是經濟指標？RavenPack的分類法涵蓋7000多個事件類別以分類新聞。

並非所有新聞都同等重要——有些文章重複舊訊，有些則首創新內容。人工智能工具評估新穎性（內容的新穎或獨特程度）和相關性（對特定公司或市場的直接影響）。

例如，一篇提及蘋果的次要新聞博客相關性低，而美國證監會對蘋果財務調查則評分極高。RavenPack為故事中每個檢測到的實體/事件提供相關性、新穎性及「影響力」評分。

新穎性檢測通常通過與近期新聞比較，判斷是否重複已知資訊。這在快速變動的市場尤為重要，因為多個媒體可能轉載同一路透社獨家新聞——人工智能能標記首次出現為新穎，並降低後續重複報導的權重。

先進的人工智能不僅分析單篇新聞，還能識別數千篇新聞中的宏觀主題和趨勢。LSEG MarketPsych Analytics 將新聞分組為超過200個經濟與行為主題（如「貿易戰」、「通脹」、「網絡安全」等）。

人工智能將每條新聞歸入這些主題，並對每個主題的情緒進行評分。投資者可追蹤主題情緒的時間變化（例如本季度「電動車」情緒是改善還是惡化？）。彭博終端提供「關鍵新聞主題」功能，利用人工智能按主題聚類新聞。

通過揭示主題洞察，人工智能幫助連結線索。如果多家公司新聞均涉及供應鏈中斷，投資者可察覺市場中出現的風險因素。人工智能實質上是讀懂行間字句，發現人類孤立閱讀時可能忽略的跨篇模式。

人工智能日益應用於將冗長或複雜新聞摘要為易讀形式。生成式人工智能模型（如 GPT-4 和 BloombergGPT）能產生新聞文章的簡潔摘要或要點，保留關鍵事實。

彭博最近在終端推出人工智能新聞摘要：對每篇彭博新聞，人工智能生成三點要點置於文章頂部。這些摘要由彭博專家審核確保準確，讓忙碌的交易者能一目了然掌握故事精髓。

改變遊戲規則……清晰、簡潔的洞察讓我迅速理解複雜故事。

— 彭博終端高級交易員

除了摘要，人工智能還能回答新聞相關問題（問答）。例如問「聯儲主席今天對通脹說了什麼？」，人工智能系統可從新聞文字記錄中提取答案。一些平台現允許用戶通過聊天互動，提出後續問題深入分析，提供更直觀的資訊解析方式。

量化和算法交易公司是最早採用人工智能新聞分析的群體。這些公司將新聞衍生信號整合入交易模型以獲取優勢。值得注意的是，超過70%的頂尖量化對沖基金使用 RavenPack 新聞分析來產生阿爾法和風險管理。

對這些基金而言，人工智能提供的數據如情緒分數、熱度指標和事件檢測可作為交易信號。算法可能會做多情緒極為正面的股票，做空情緒極為負面的股票（此策略經回測證明高低情緒股票間有顯著表現差距）。

高頻交易公司也利用人工智能算法解析新聞源——若市場重大新聞（如央行意外決策）出現，人工智能能即時觸發交易，通常全自動化。這使市場對新聞反應極為敏感，當意外資訊出現時引發劇烈波動。

除了快速交易，人工智能新聞分析還支持長期投資者如資產管理人、共同基金和財富顧問。情緒和新聞趨勢數據為基本面之外提供額外洞察。

股票組合經理可能會監控每隻股票的情緒分數；若突然下跌，會檢視負面新聞是否暗示基本面問題。同時，人工智能能突出影響組合策略的新興主題——例如注意到「網絡安全」在多隻科技股中頻繁出現，可能提示成長風險（或機會）。

主題警報允許主動調整組合：若人工智能發現貿易戰言論激增，並識別該主題下的「贏家」與「輸家」，經理可相應調整持倉。人工智能還幫助研究員避免資訊盲點，因為它涵蓋眾多來源——能提醒分析師注意他們可能錯過的冷門出版物或外語新聞。

部分平台（如 AlphaSense）甚至整合券商研究和證監會文件，利用人工智能讓分析師跨所有文本數據搜尋公司資訊。一位研究員形容使用類似 ChatGPT 的人工智能複製「我在投行做過的很多工作流程」，從總結公司財報到掃描新聞尋找風險信號。

金融不僅是尋找機會，更關乎管理風險和遵守規範。人工智能新聞分析對風險管理和合規團隊大有裨益。它可作為早期預警系統：偵測對手方負面新聞、發現公司治理問題跡象，或監控可能影響市場的地緣政治發展。

若公司因醜聞或訴訟突然成為新聞焦點，人工智能能即時標記，讓風險管理人員調整曝險。合規部門利用人工智能監控新聞，尋找市場濫用或內幕交易跡象。證券交易所和監管機構甚至使用人工智能監控社交媒體和新聞，偵測市場操縱或欺詐線索。

異常現象——如某隻流通量低的股票突然大量正面貼文——可被人工智能偵測並調查是否為拉抬出貨行為。人工智能實現的實時、全面監控有助維護市場公正。

此外，通過整合新聞於儀表板，人工智能幫助合規人員快速完成盡職調查（「認識你的客戶」及反洗錢檢查），迅速找到與個人或實體相關的負面新聞。如此，人工智能不僅助賺錢，更幫助金融機構防範風險和不法行為。

人工智能新聞分析不僅限於華爾街精英，正逐步普及至零售投資者及服務普通客戶的財務顧問。新興的機器人顧問應用和交易平台正整合人工智能，為用戶提供新聞驅動的洞察。

部分交易應用內置新聞情緒指標或人工智能生成的股票動態摘要。得益於人工智能，個人投資者如今也能獲得「曾經僅大銀行或機構投資者享有」的分析。

路透社近期報告指出，已有13%的零售投資者使用過類似 ChatGPT 的人工智能工具進行股票研究或建議，約半數持開放態度。這種民主化意味著普通人可向聊天機器人詢問「鑑於最新新聞，Z公司前景如何？」並獲得綜合近期發展的連貫回答。

初創公司也提供根據投資組合或興趣定制的人工智能策劃新聞源，常附帶解說亮點。例如，StockPulse為客戶（包括部分券商）提供人工智能生成的每日股票摘要和情緒分析，整合入客戶報告以支持明智決策。

管理客戶組合的財富顧問利用人工智能新聞分析保持資訊靈通，並提升與客戶的溝通。顧問可依賴人工智能儀表板快速更新：「本週您的持倉新聞情緒大致正面，僅有一隻股票面臨負面報導。」

這些洞察可轉化為客戶易懂的解釋，並輔以人工智能生成的圖表或視覺化。LSEG 的 MarketPsych 例如允許創建直觀視覺，如情緒-價格圖表和主題曝險熱力圖，將複雜的自然語言處理結果轉化為終端投資者易於理解的內容。

這提升客戶體驗——顧問能主動解釋某行業的「新聞氛圍」如何影響表現，並在過程中教育客戶。此外，顧問自身也受益於人工智能保持宏觀新聞的即時更新。若突發地緣政治事件或政策變動，人工智能警報確保顧問能迅速聯絡客戶，提供投資影響的觀點。

人工智能能揭示洞察，但仍需人類專業解讀和行動。若人工智能標記新聞為負面，精明分析師仍會閱讀全文以理解細微差別和上下文。人工智能可能錯過諷刺或雙關語，或誤判語氣，例如「創紀錄利潤」實際因一次性會計收益。

人工智能系統的表現取決於訓練數據。新聞來源（或社交媒體噪音）中的偏見會反映在人工智能輸出中。須謹慎避免如大量投機博客虛增情緒分數。頂級供應商通過垃圾郵件過濾和來源權重緩解此問題，但用戶應保持批判。

在快速市場中，新聞分析最有用的是新聞剛出時。事件後10分鐘的人工智能情緒分數可能已太遲，因市場已反應。因此交易者多實時使用這些工具，常直接連接交易算法。

對於不那麼時間敏感的投資（如長期決策），速度要求較低，人工智能則轉向綜合大量資訊以提供宏觀視角。

當人工智能不是完全「黑盒」時，更易獲得信任。許多平台現提供輸出解釋。若人工智能分數顯示「負面情緒」，系統可能展示導致此結論的詞語或短語（如「破產」、「訴訟」等）。這有助用戶驗證人工智能推理。

金融世界變化迅速——社交媒體新術語、新公司、新事件類型（誰幾年前預料到「迷因股逼空」？）。人工智能模型需定期更新和再訓練以保持時效。

值得詢問供應商更新頻率。最佳系統包含反饋迴路（例如彭博的人工智能摘要通過與人工編輯判斷比對持續優化）。