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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07619v6
• Date: Tue, 28 Oct 2025 20:24:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:25:24.764576
• 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か? 予測可能性と大規模言語モデル
• Authors: Alejandro Lopez-Lira, Yuehua Tang,
• Abstract要約: 我々は、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)が、直接の金融トレーニングなしでニュースの見出しから株式市場の反応を予測する能力について文書化している。 GPT-4は、認識後カットオフの見出しを使って、最初の市場の反応を捉え、取引不能な初期反応に対して、ポートフォリオの1日当たりのヒット率を約90%達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.87381259980254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We document the capability of large language models (LLMs) like ChatGPT to predict stock market reactions from news headlines without direct financial training. Using post-knowledge-cutoff headlines, GPT-4 captures initial market responses, achieving approximately 90% portfolio-day hit rates for the non-tradable initial reaction. GPT-4 scores also significantly predict the subsequent drift, especially for small stocks and negative news. Forecasting ability generally increases with model size, suggesting that financial reasoning is an emerging capacity of complex LLMs. Strategy returns decline as LLM adoption rises, consistent with improved price efficiency. To rationalize these findings, we develop a theoretical model that incorporates LLM technology, information-processing capacity constraints, underreaction, and limits to arbitrage.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)が、直接の金融トレーニングなしでニュースの見出しから株式市場の反応を予測する能力について文書化している。 GPT-4は、認識後カットオフの見出しを使って、最初の市場の反応を捉え、取引不能な初期反応に対して、ポートフォリオの1日当たりのヒット率を約90%達成している。 GPT-4のスコアは、特に小さな株と負のニュースについて、その後のドリフトを著しく予測する。 予測能力は一般的にモデルのサイズによって増大し、財務的推論は複雑なLCMの能力の増大を示唆している。 LLMの採用が増加し、価格効率が向上するにつれて戦略が後退する。 これらの知見を合理化するために, LLM技術, 情報処理能力制約, アンダーリアクション, 仲裁制限を組み込んだ理論モデルを開発した。

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