与许多管理公司一样，Newton Investment Management 正在探索 ChatGPT 等应用程序的用途。但纽约梅隆银行投资管理公司的子公司 Newton 对单独使用大型语言模型持怀疑态度，而是将模型与基本面分析结合起来，以可能产生更好的结果。
Newton 首席执行官 Euan Munro 表示：“当我研究 ChatGPT 和更通用的模型类型时，我并不完全确定它们会对我们有那么大的帮助。” “这只是因为当你允许模型查看所有信息时，它会提取各处的数据集。那时你就有可能得到这些误报的风险……它并不能像我认为的人类那样区分相关性和因果关系。”
牛顿有一个潜在的解决办法。“我认为我们的未来将使用人工智能，但要为其提供我们认为相关、高质量和准确的[基本]数据集，而不是让它乱七八糟，”蒙罗说。他用日本的通货膨胀率来说明基本面分析如何改善人工智能模型的预测。日本目前的通胀水平在3%左右，高于央行的目标。从基本面研究的角度来看，这意味着央行可能需要大幅加息以抑制通胀。但依赖历史数据的大型语言模型将无法预测利率上升，因为考虑到日本历史上的低通胀模式，这种情况在统计上不太可能发生。
“只要你知道如何将它们结合在一起，人类对未来可能与过去有何不同的想象与实际建模的结合就非常强大，”蒙罗说。
由微软支持的 OpenAI 开发的聊天机器人 ChatGPT 的兴起，促使定量和基本面管理者探索如何使用大型语言模型来提高投资回报。例如，AQR在回溯测试中发现，使用大型语言模型将有助于投资者在 2004 年至 2019 年期间跑赢市场。
牛顿对人工智能的探索是在纽约梅隆银行决定将牛顿投资管理公司与梅隆的主动股票和固定收益团队合并两年后进行的。合并前，梅隆专注于定量研究，而牛顿则强调基本面分析。自合并以来，两个团队都试图从彼此的投资策略中获益。他们采用人工智能工具的方法就是最新的例子。
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