論文の概要: StockGPT: A GenAI Model for Stock Prediction and Trading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05101v2
- Date: Tue, 9 Apr 2024 21:01:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 11:44:40.216198
- Title: StockGPT: A GenAI Model for Stock Prediction and Trading
- Title(参考訳): StockGPT: 株価予測と取引のためのGenAIモデル
- Authors: Dat Mai,
- Abstract要約: 本稿では,100年近くにわたって米国株の7千万株に対して,自己回帰数モデルであるStockGPTを紹介した。
2001年から2023年までの維持試験では、StockGPT予測による日次リバランスのロングショートポートフォリオが、シャープ比6.5で毎年119%のリターンを得ている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces StockGPT, an autoregressive ``number'' model trained and tested on 70 million daily U.S. stock returns over nearly 100 years. Treating each return series as a sequence of tokens, StockGPT automatically learns the hidden patterns predictive of future returns via its attention mechanism. On a held-out test sample from 2001 to 2023, a daily rebalanced long-short portfolio formed from StockGPT predictions earns an annual return of 119% with a Sharpe ratio of 6.5. The StockGPT-based portfolio completely spans momentum and long-/short-term reversals, eliminating the need for manually crafted price-based strategies, and also encompasses most leading stock market factors. This highlights the immense promise of generative AI in surpassing human in making complex financial investment decisions.
- Abstract(参考訳): 本稿では,100年近くにわたって米国株の7千万株に対して,自己回帰的「数値」モデルであるStockGPTを紹介する。
StockGPTは、各リターンシリーズをトークンのシーケンスとして扱うことで、そのアテンションメカニズムを通じて、将来のリターンを予測する隠されたパターンを自動的に学習する。
2001年から2023年までの維持試験では、StockGPT予測による日次リバランスのロングショートポートフォリオが、シャープ比6.5で毎年119%のリターンを得ている。
StockGPTベースのポートフォリオは、手作業による価格ベースの戦略の必要性を排除しつつ、モーメントと長期的・短期的逆転を完全にカバーしている。
これは、複雑な金融投資決定を下す上で、AIが人間を超えるという大きな可能性を浮き彫りにしている。
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