論文の概要: Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07619v2
• Date: Sat, 22 Apr 2023 20:07:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 20:11:48.484844
• Title: Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models
• Title（参考訳）: ChatGPTは株価変動を予測できるのか? 戻り予測可能性と大規模言語モデル
• Authors: Alejandro Lopez-Lira and Yuehua Tang
• Abstract要約: 当社はChatGPTを使って、企業の株価に対する見出しが良いのか悪いのか、それとも無関係なニュースなのかを示す。 次に、数値スコアを計算し、これらのChatGPTスコアとその後の日次株式市場のリターンとの間に正の相関関係を文書化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We examine the potential of ChatGPT, and other large language models, in predicting stock market returns using sentiment analysis of news headlines. We use ChatGPT to indicate whether a given headline is good, bad, or irrelevant news for firms' stock prices. We then compute a numerical score and document a positive correlation between these ChatGPT scores and subsequent daily stock market returns. Further, ChatGPT outperforms traditional sentiment analysis methods. We find that more basic models such as GPT-1, GPT-2, and BERT cannot accurately forecast returns, indicating return predictability is an emerging capacity of complex models. Our results suggest that incorporating advanced language models into the investment decision-making process can yield more accurate predictions and enhance the performance of quantitative trading strategies.
• Abstract（参考訳）: ニュース見出しの感情分析を用いて株式市場のリターンを予測するため,ChatGPTや他の大規模言語モデルの可能性を検討する。 chatgptを使って、ある見出しが企業の株価に良い、悪い、あるいは関係のないニュースかどうかを示す。 そして、数値スコアを計算し、これらのchatgptスコアとその後の毎日の株式市場リターンとの正の相関関係を文書化する。 さらに、ChatGPTは従来の感情分析方法よりも優れています。 GPT-1, GPT-2, BERTのようなより基本的なモデルではリターンを正確に予測できないことが分かり、リターン予測能力は複雑なモデルの出現能力を示す。 この結果から,先進言語モデルを投資決定プロセスに組み込むことで,より正確な予測が得られ,量的トレーディング戦略の性能が向上することが示唆された。

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