論文の概要: Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of
AI in Stock Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03737v1
- Date: Mon, 8 Jan 2024 08:58:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 17:10:33.418387
- Title: Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of
AI in Stock Selection
- Title(参考訳): 大型言語モデルはウォール街に勝てるか?
株式選択におけるAIの可能性
- Authors: Georgios Fatouros, Konstantinos Metaxas, John Soldatos, Dimosthenis
Kyriazis
- Abstract要約: MarketSenseAIは、スケーラブルなストックセレクションにGPT-4の高度な推論機能を活用するAI駆動のフレームワークである。
MarketSenseAIは、コジェントな説明によって支援された実行可能な投資シグナル(購入、保持、販売)を提供する。
S&P100種株価に対する実証的な評価で、MarketSenseAIは13%上昇し、最大40%のリターンを記録した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.08192907805418582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the dynamic and data-driven landscape of financial markets, this paper
introduces MarketSenseAI, a novel AI-driven framework leveraging the advanced
reasoning capabilities of GPT-4 for scalable stock selection. MarketSenseAI
incorporates Chain of Thought and In-Context Learning methodologies to analyze
a wide array of data sources, including market price dynamics, financial news,
company fundamentals, and macroeconomic reports emulating the decision making
process of prominent financial investment teams. The development,
implementation, and empirical validation of MarketSenseAI are detailed, with a
focus on its ability to provide actionable investment signals (buy, hold, sell)
backed by cogent explanations. A notable aspect of this study is the use of
GPT-4 not only as a predictive tool but also as an evaluator, revealing the
significant impact of the AI-generated explanations on the reliability and
acceptance of the suggested investment signals. In an extensive empirical
evaluation with S&P 100 stocks, MarketSenseAI outperformed the benchmark index
by 13%, achieving returns up to 40%, while maintaining a risk profile
comparable to the market. These results demonstrate the efficacy of Large
Language Models in complex financial decision-making and mark a significant
advancement in the integration of AI into financial analysis and investment
strategies. This research contributes to the financial AI field, presenting an
innovative approach and underscoring the transformative potential of AI in
revolutionizing traditional financial analysis investment methodologies.
- Abstract(参考訳): 本稿では,GPT-4の高度な推論機能を活用して,スケーラブルな株式選択を実現する,新たなAI駆動フレームワークであるMarketSenseAIを紹介する。
marketsenseaiは、思考と文脈内学習の一連の方法論を取り入れ、市場価格のダイナミクス、金融ニュース、企業の基本、そして著名な金融投資チームの意思決定プロセスを模倣したマクロ経済レポートなど、幅広いデータソースを分析する。
MarketSenseAIの開発、実装、実証検証は、コジェントな説明を裏付けた実用的な投資シグナル(購入、保持、販売)を提供する能力に焦点が当てられている。
この研究の特筆すべき点は、GPT-4を予測ツールとしてだけでなく、評価手段としても使用することであり、AIが生成した説明が提案する投資信号の信頼性と受容に与える影響を明らかにしている。
S&P100種株価に対する広範な実証評価で、MarketSenseAIは13%上昇し、最大40%のリターンを達成し、市場と同等のリスクプロファイルを維持した。
これらの結果は、複雑な金融意思決定における大規模言語モデルの有効性を示し、金融分析および投資戦略へのaiの統合の著しい進歩を示す。
この研究は、金融AI分野に貢献し、革新的なアプローチを示し、従来の金融分析投資方法論に革命をもたらすAIの変革の可能性を強調する。
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