論文の概要: The Wall Street Neophyte: A Zero-Shot Analysis of ChatGPT Over
MultiModal Stock Movement Prediction Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05351v2
- Date: Fri, 28 Apr 2023 12:06:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 16:42:33.315672
- Title: The Wall Street Neophyte: A Zero-Shot Analysis of ChatGPT Over
MultiModal Stock Movement Prediction Challenges
- Title（参考訳）: ウォール街新生植物:マルチモーダルストックムーブメント予測問題に対するChatGPTのゼロショット分析
- Authors: Qianqian Xie, Weiguang Han, Yanzhao Lai, Min Peng, Jimin Huang
- Abstract要約: ChatGPTはウォールストリート・ネオファイト(Wall Street Neophyte)であり、ストックムーブメントの予測に成功している。
ChatGPTは、Chain-of-Thoughtの戦略とツイートを含む可能性にもかかわらず、パフォーマンスは依然として劣っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.974167670273316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, large language models (LLMs) like ChatGPT have demonstrated
remarkable performance across a variety of natural language processing tasks.
However, their effectiveness in the financial domain, specifically in
predicting stock market movements, remains to be explored. In this paper, we
conduct an extensive zero-shot analysis of ChatGPT's capabilities in multimodal
stock movement prediction, on three tweets and historical stock price datasets.
Our findings indicate that ChatGPT is a "Wall Street Neophyte" with limited
success in predicting stock movements, as it underperforms not only
state-of-the-art methods but also traditional methods like linear regression
using price features. Despite the potential of Chain-of-Thought prompting
strategies and the inclusion of tweets, ChatGPT's performance remains subpar.
Furthermore, we observe limitations in its explainability and stability,
suggesting the need for more specialized training or fine-tuning. This research
provides insights into ChatGPT's capabilities and serves as a foundation for
future work aimed at improving financial market analysis and prediction by
leveraging social media sentiment and historical stock data.
- Abstract（参考訳）: 最近、chatgptのような大規模言語モデル(llm)は、様々な自然言語処理タスクで顕著な性能を示している。
しかし、金融分野におけるその効果、特に株式市場の動きの予測については検討が続けられている。
本稿では,マルチモーダル株式移動予測におけるchatgptの能力について,3つのツイートと過去の株価データセットを用いてゼロショット分析を行う。
その結果,chatgptは,最先端の手法だけでなく,価格特徴を用いた線形回帰法などの従来の手法にも劣るため,株価変動予測に限定された「ウォール街のネオファイト」であることがわかった。
ChatGPTは、Chain-of-Thoughtの戦略とツイートを含む可能性にもかかわらず、パフォーマンスは依然として劣っている。
さらに,その説明可能性と安定性の限界を観察し,より専門的なトレーニングや微調整の必要性を示唆した。
この研究は、ChatGPTの能力に関する洞察を提供し、ソーシャルメディアの感情と過去の株価データを活用することで、金融市場分析と予測の改善を目的とした将来の研究の基盤となる。
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