Wenn Sie einen Wall-Street-Analysten nach der Macht der Federal Reserve fragen, heutzutage die Märkte zu bewegen, sollten Sie besser eine Seifenkiste bereithalten. Nicht die Fed, werden sie sagen; Die Fähigkeit der Zentralbank, die Wirtschaft durch Zinsänderungen und neue Maßnahmen wie quantitative Lockerung und Straffung anzukurbeln oder zu bremsen, ist episch und beispiellos. Selbst eine einzige Zeile auf einer Pressekonferenz des Vorsitzenden Jerome Powell kann sich auf die Aktienkurse auswirken. Das bedeutet, dass Anleger die „Fed-Sprache“ beherrschen müssen, das „“, mit dem Zentralbankbeamte ihre Ansichten beschreiben – oder riskieren, überrascht zu werden. Einfach ausgedrückt, ein Fed-Sprecher kann dem großen Ding, das die Märkte bewegen wird, einen Schritt voraus sein.
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Aber es war nicht immer so. Seit ihrer Gründung war die Fed eine treibende Kraft in der Wirtschaft, die die Wall Street genau beobachtete, aber der Ton und die Wortwahl der Beamten in öffentlichen Kommentaren waren nicht immer so wichtig. Der Ökonom Joseph Lupton erklärte in einer Forschungsnotiz vom Mittwoch, dass noch in den 1990er Jahren „Schweigen und Verschleierung“ durch Design die Norm waren.
Der Fed-Vorsitzende Alan Greenspan, der zwischen 1987 und 2006 im Amt war, war bekannt für verwirrende Aussagen, die oft als „“ bezeichnet wurden. In einer Sitzung des Senatsausschusses von 1987 brachte er den Kongress zum Lachen, nachdem er gesagt hatte: „Wenn ich Ihnen übermäßig klar vorkomme, müssen Sie meine Aussage missverstanden haben.“ Aber laut Lupton bestand sein Ziel einfach darin, „maximale Flexibilität bei der Durchführung der Geldpolitik“ zu bewahren. Im Wesentlichen wollte er, wenn es sein musste, die Märkte mit seinen Taten schockieren, nicht mit seinen Worten.
Aber nach der globalen Finanzkrise von 2008, während der Amtszeit von Ben Bernanke als Vorsitzender, verfolgte die Fed einen neuen Ansatz, um die Instrumente zu erklären, die sie geschaffen hatte, um eine Rezession zu bewältigen, die schließlich das Adjektiv „großartig“ erhielt. Dies war eine damalige Fed-Beamtin, die später selbst Vorsitzende wurde, bevor sie Finanzministerin von Joe Biden wurde. Seitdem „haben politische Entscheidungsträger zunehmend Erklärungen und Reden verwendet, um ihre Absichten zu verdeutlichen“, schrieb Lupton am Mittwoch und fügte hinzu, dass „in dieser Hinsicht die Kommunikation jetzt fast so wichtig ist wie die politischen Maßnahmen selbst“.
Aus diesem Grund ist es für Investmentbanken so wichtig, genau zu verstehen, was die Fed zu sagen versucht – und sie arbeiten seit Jahren daran, KI-Tools zu entwickeln, die diesen Prozess rationalisieren können. Aber bis vor kurzem waren die Modelle laut Lupton nicht ausgereift genug, um „umsetzbare Ergebnisse zu generieren“. „Einfach gesagt war die Technologie noch nicht bereit für die Primetime.“
Das hat sich im letzten Jahr natürlich geändert. Die Entwicklung der neuesten Large Language Models (LLMs), die riesige Datenmengen schnell analysieren können, bedeutet laut Lupton, der den „Hawk-Dove Score“ von JPMorgan enthüllte, dass die KI-Technologie „bereit für eine erfolgreiche Anwendung“ in der Finanzwelt ist KI, um die Kommunikation der Zentralbanken zu bewerten und zu bestimmen, was die Fed nächste Woche tun könnte. (An der Wall Street werden Fed-Beamte, die Zinserhöhungen unterstützen, als „Falken“ bezeichnet, während diejenigen, die niedrige Zinsen bevorzugen, als „Tauben“ bezeichnet werden.)
JPMorgan verwendet ein LLM, das auf Reden und Erklärungen der Zentralbanken seit 1998 trainiert ist, um eine Bewertung für die aktuelle Falken- oder Taubenhaltung der Zentralbank zu erstellen. Je höher die Punktzahl, desto aggressiver. Es heißt, es sei „ein großes Sprachmodell, das auf die Sprache der Zentralbank abgestimmt ist“. Der aktuelle Hawk-Dove-Score der Fed von 20 signalisiert, dass weitere Zinserhöhungen wahrscheinlich bevorstehen.
JPMorgan veröffentlichte am Mittwoch auch die erste Ausgabe von etwas, das sie das Hawk-Dove-Ranking nennen, ein Maß für die relative Falken- oder Taubenhaltung von 17 Mitgliedern des Federal Reserve Board. Jeder Beamte mit Ausnahme von Michael Barr, dem stellvertretenden Vorsitzenden für die Aufsicht, erhielt von dem Modell eine falkenhafte Punktzahl. (Barr beaufsichtigte auch den am Freitag veröffentlichten Bericht über die Implosion von , in dem er nicht nur das SVB-Management, sondern auch die Fed selbst kritisierte.) Powell belegte mit einer Punktzahl von 41 den Spitzenplatz als das restriktivste Mitglied der Fed.
Nachdem das von Microsoft unterstützte ChatGPT von OpenAI in diesem Jahr einen KI-Boom auf den Märkten ausgelöst hat, gab es Fragen, wie die LLM-Technologie im Finanzwesen eingesetzt werden könnte und ob OpenAI Konkurrenz haben wird oder nicht. Der jüngste Bericht von JPMorgan könnte auf diese Frage einige Antworten oder zumindest Hinweise gegeben haben.
Lupton und sein Team verwendeten ein KI-Modell namens BERT oder Bidirectional Encoder Representations von Transformers, das 2019 für ihren Hawk-Dove-Score verwendet wurde. Und während die Überschrift ihres Berichts besagt, dass JPMorgan sein Modell für die neueste „ChatGPT-Umgebung“ vorbereitet, verbirgt sich in den Ergebnissen etwas Konkreteres: „Das BERT-basierte Modell, das wir in diesem Bericht vorstellen, wird bereits auf ein ChatGPT aktualisiert -basiertes Modell.“
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