論文の概要: Is GPT4 a Good Trader?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10982v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 00:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 17:44:04.384449
• Title: Is GPT4 a Good Trader?
• Title（参考訳）: GPT4は良いトレーダーか?
• Authors: Bingzhe Wu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な計画や推論タスクにおいて重要な機能を示している。 本研究は,GPT-4の古典的貿易理論理解の忠実さと,そのコードインタプリタ能力を実世界の貿易データ分析に適用する能力について検討することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.057320450155835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs), particularly GPT-4, have demonstrated significant capabilities in various planning and reasoning tasks \cite{cheng2023gpt4,bubeck2023sparks}. Motivated by these advancements, there has been a surge of interest among researchers to harness the capabilities of GPT-4 for the automated design of quantitative factors that do not overlap with existing factor libraries, with an aspiration to achieve alpha returns \cite{webpagequant}. In contrast to these work, this study aims to examine the fidelity of GPT-4's comprehension of classic trading theories and its proficiency in applying its code interpreter abilities to real-world trading data analysis. Such an exploration is instrumental in discerning whether the underlying logic GPT-4 employs for trading is intrinsically reliable. Furthermore, given the acknowledged interpretative latitude inherent in most trading theories, we seek to distill more precise methodologies of deploying these theories from GPT-4's analytical process, potentially offering invaluable insights to human traders. To achieve this objective, we selected daily candlestick (K-line) data from specific periods for certain assets, such as the Shanghai Stock Index. Through meticulous prompt engineering, we guided GPT-4 to analyze the technical structures embedded within this data, based on specific theories like the Elliott Wave Theory. We then subjected its analytical output to manual evaluation, assessing its interpretative depth and accuracy vis-\`a-vis these trading theories from multiple dimensions. The results and findings from this study could pave the way for a synergistic amalgamation of human expertise and AI-driven insights in the realm of trading.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) ,特に GPT-4 は,様々な計画および推論タスク \cite{cheng2023gpt4,bubeck2023sparks} において重要な機能を示している。 これらの進歩によって、既存の因子ライブラリと重複しない量的因子の自動設計に、GPT-4の能力を利用する研究者の関心が高まっている。 これらの研究とは対照的に, GPT-4の古典的トレーディング理論の理解と, そのコードインタプリタ能力を実世界のトレーディングデータ解析に適用する能力について検討する。 このような探索は、基礎となるロジック GPT-4 が本質的に信頼できるかどうかを明らかにするのに役立っている。 さらに、ほとんどの貿易理論に固有の解釈緯度を考えると、我々はこれらの理論をGPT-4の分析過程からより正確な手法で展開し、人間のトレーダーに価値ある洞察を与えようとしている。 この目的を達成するため、上海証券取引所などの特定資産の特定期間から毎日のキャンドルスティック(K線)データを選択した。 細心の注意深いプロンプトエンジニアリングを通じて、エリオット波理論のような特定の理論に基づいて、このデータに埋め込まれた技術構造を分析するようにgpt-4を誘導した。 次に分析結果を手動で評価し,その解釈的深さと精度 vis-\`a-vis これらの貿易理論を多次元から評価した。 この研究の結果と結果は、人間の専門知識の相乗的アマルガメーションと、取引領域におけるAI主導の洞察の道を開く可能性がある。

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