Fugu-MT 論文翻訳(概要): StockGPT: A GenAI Model for Stock Prediction and Trading

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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