【GPT-InvestAR嘗試使用大語言模型簡化閱讀公開上市公司年報的流程】

年報(Annual Reports)對於公開上市公司的財務狀況提供了重要的資訊。

年報不僅是公開上市公司每年必須發布的法定文件，更是投資者、股東和分析師評估一家公司財務狀況和未來發展潛力的重要來源。

年報包括了獲利表現、資產狀況、業務策略和風險因素等，這些都會對公司的股價產生直接或間接的影響。

可怕的事，年報通常篇幅龐大，即使只針對一家公司分析年報，也是相當繁瑣的工作

由於年報往往包含大量的資訊和專業術語，因此即使對於具有財務背景的人來說，理解和分析也需要花費不少時間和精力。

實際上，大多數的年報長度都超過100頁，這使得即使是專業的金融分析師也需付出相當的努力。

但現在救星來了！

GPT-InvestAR 想要通過大型語言模型，簡化評估所有公司年報的過程！

具體的三元素為：

▋1. 語言模型的應用

▋2. 量化數據集的建立

▋3. 機器學習模型的訓練和測試

而這是我理解這3個元素的方式：

❏ 大語言模型的應用

大型語言模型（LLMs）能夠高效地從大量的文字資料中提取出有價值的資訊。

如此一來，即使是篇幅龐大的年報也能在短時間內被有效地分析。

❏ 量化數據集的建立

從大型語言模型產生的洞察(Insights)，可以進一步被編碼成「量化交易 (Quant Trading)」風格的數據集，進一步用歷史股價數據 (Historical Stock Price Data)增強。

這樣的數據集能夠更全面地反映公司的狀況。

❏ 機器學習模型的訓練和測試

在這裡，大型語言模型的輸出結果，成為機器學習模型的特徵向量，進行前測試。

在GPT-InvestAR論文中，顯示在S&P500的投資效果表現出色。

▋寫在最後

GPT-InvestAR透過大型語言模型簡化評估所有公司年報的過程，帶來了投資分析領域的一場革命。

首先，它解放了金融分析師和投資者從繁瑣和高度專業化的年報分析工作中，讓他們能夠更快地獲取有價值的資訊，進而做出更準確的投資決策。

其次，這樣的創新不僅限於財務專家，普通的投資者也可以從這種簡化的流程中受益。他們不再需要花費大量時間去深入研究每一份年報，而是可以依賴GPT-InvestAR為他們提供更直接和全面的洞察。

最後，這個平台還對未來的金融科技發展鋪平了道路。透過量化數據集和機器學習模型的應用，它可能會激發更多創新性的金融解決方案。

GPT-InvestAR展示了大型語言模型在金融領域內的應用潛力，並為未來的研究和實踐提供了有力的支持。

在面對年報這個既重要又繁瑣的資訊來源時，我們終於看到了一個高效而全面的解決方案。這不僅讓專業分析變得更為容易，也讓普通投資者有機會更進一步地理解和利用這些資料。

GPT-InvestAR不僅改變了我們如何閱讀和解讀年報，更進一步改變了我們如何看待金融決策和投資策略。

那麼，你如何看待這種以大型語言模型為基礎的年報分析工具呢？是否認為這將是未來金融分析的新趨勢？期待您的見解和回饋。