論文の概要: StockGPT: A GenAI Model for Stock Prediction and Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05101v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 15:28:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:51:39.815835
• 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。 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、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予測による日毎および月毎のリバランスロングショートポートフォリオが強いパフォーマンスをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• 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, daily and monthly rebalanced long-short portfolios formed from StockGPT predictions yield strong performance. The StockGPT-based portfolios span momentum and long-/short-term reversals, eliminating the need for manually crafted price-based strategies, and yield highly significant alphas against leading stock market factors, suggesting a novel AI pricing effect. 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7000万株に対して,自己回帰的「数」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予測による日毎および月毎のリバランスロングショートポートフォリオが強いパフォーマンスをもたらす。 StockGPTベースのポートフォリオは、勢いと長期的・短期的な逆転にまたがり、手作業による価格ベースの戦略の必要性を排除し、主要な市場要因に対して非常に重要なアルファを産み出す。 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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