高雄大學資工系系主任黃健峯（右起）、講座教授洪宗貝、學生林彧頎運用AI分析台股。（高雄大學提供）
〔記者蔡清華／高雄報導〕高雄大學資訊工程學系發表運用「生成式AI」技術結合精巧的「提示（Prompt）」設計，分析台股新聞並預測隔日股市漲跌勢，模擬「當沖」，準確度高達8成且有不錯獲利，其成果刊載於今年《前瞻科技與管理》期刊。
由系主任黃健峯、講座教授洪宗貝，共同指導學生林彧頎研發這套技術，團隊的研究核心乃利用微軟「Bing Chat」生成式AI技術分析2022年1月至2023年6月新聞標題對隔日台灣股市情況的影響，從而提升股票投資決策的準確性和效率。
尤其Bing Chat強大的文本理解及處理能力，可以協助投資人深入理解市場變化，進而實現更高的投資回報率。師生3人成果於去年「第29屆人工智慧與應用研討會（TAAI）」首度發表獲得重視，今年刊載於《前瞻科技與管理》期刊。
洪宗貝表示，AI技術突飛猛進，諸多資訊大廠投入大量資金、人力開發，現在逐漸成熟、落地運用且豐收，並進而產生「AI提示工程師（Prompt Engineer）」這項新興行業，「提示工程」做得好，就可協助企業精準決策。
學生林彧頎利用「網路爬蟲（Web Crawler）」技術收集含新聞等大量金融資訊，再以Bing Chat進行文本分類及統計出平均分數，並以隔日股市實際收盤驗證準確性；此外，若Bing Chat看好隔日盤勢，就模擬進場當沖，研究結果顯示，該方式準確度最高可達8成。
這項研究的突破在於將過去極難量化的財經新聞與股價漲跌的複雜關係相對釐清並具體化，進而提出量化投資模型以沿此方向發展更能精準評估進場時機的能力。