金融拥抱AI，摩根大通走到了前列，推出解码央行鹰鸽的Robo-Fedwatchers模型。
金融拥抱AI，摩根大通走到了前列，推出解码央行鹰鸽的Robo-Fedwatchers模型。
本周摩根大通的最新成果显示，当两次议息会议之间，发言人鹰派倾向的三个月平均值上升10个百分点时，短期利率大约会上涨10个基点。
此前文章指出，当模型显示美联储发言人在两次会议之间的鹰派立场上升时，下一份FOMC政策声明就会变得更加鹰派，这会导致一年期美债收益率上涨。
相关模型的训练数据是过往25年以来的美联储声明和央行官员们的讲话，使用的是基于ChatGPT的语言模型，模型根据具体内容的限制性或宽松程度，进行鹰鸽等级评分，再将具体评分与一系列资产表现挂钩。经济学家们发现，这一人工智能模型可以用于预测政策的变化，并发出可交易的信号。
具体的研究过程
具体来看，判断美联储鹰派-鸽派比率需要添加背景，正数表示鹰派，负数表示鸽派：
布拉德和卡什卡里通常被认为是最鹰派的，美联储理事Lisa Cook相对鸽派，美联储副主席巴尔与鲍威尔程度相近。巴尔是最为鸽派的成员，其许多演讲与宏观货币政策的相关性较低，同时也多次提到金融稳定（被解释为鸽派）。
欧洲央行和英格兰银行委员会的鹰派-鸽派比率也需要人为添加背景。施纳贝尔最近的演讲较为强硬，但之前较为鸽派，所以还没有达到平均水平。
在摩根大通鹰鸽研究中，所有三个委员会的主席都倾向于鹰派。这是令人惊讶的，因为人们认为掌舵者一般是持中性态度。
为什么用AI来解码央行鹰鸽？
随着央行沟通现在处于政策制定的第一线，从官方政策声明到个人演讲，所有内容都被仔细审查，以寻找政策指导的暗示。正是在这种背景下，机器学习和自然语言处理（NLP）找到了适用场景。
值得提一的是，AI的优点在于，其解释是系统和透明的；得出结论比较快。此外，AI输出的是衡量标准，而不是文章。摩根大通表示：
虽然经济学家可以对特定的央行演讲做出明智的判断，但这种评估往往是多维度的，可能取决于可能在几周甚至几天内丢失的背景。相比之下，AI的研究具有独特性和永久性，非常适合衡量央行的思维如何随着时间的推移而变化，以及与过去相比如何。
摩根大通的最新模型表明，ChatGPT应用于金融领域的浪潮已经来袭，这表明在使用AI技术将大量的新闻文章、推特推文、公开讲话等转化为交易信号方面，可能迈出了重要一步
