Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models

要約

タイトル：ChatGPTは株価の動きを予測できるか？収益性の予測と大規模言語モデル
要約：
– ニュースの感情分析を使用して、ChatGPTや他の大規模言語モデルが株式市場の収益性を予測する可能性を調べた。
– ChatGPTを使用して、与えられた見出しが企業の株価にとって良い、悪い、または関係ないニュースであるかを示す。
– その後、数値スコアを計算して、これらの「ChatGPTスコア」と翌日の株式市場の収益性との間に正の相関関係があることを確認した。
– ChatGPTは、従来の感情分析手法を上回る性能を示しました。
– GPT-1、GPT-2、BERTなどのより基本的なモデルは、収益性を正確に予測できないため、複雑なモデルの出現によって収益性の予測が可能になったことを示している。
– 結果から、先進的な言語モデルを投資意思決定プロセスに組み込むことは、より正確な予測を実現し、量的取引戦略のパフォーマンスを向上させることができると示唆されている。

要約(オリジナル)

We examine the potential of ChatGPT, and other large language models, in predicting stock market returns using sentiment analysis of news headlines. We use ChatGPT to indicate whether a given headline is good, bad, or irrelevant news for firms’ stock prices. We then compute a numerical score and document a positive correlation between these “ChatGPT scores” and subsequent daily stock market returns. Further, ChatGPT outperforms traditional sentiment analysis methods. We find that more basic models such as GPT-1, GPT-2, and BERT cannot accurately forecast returns, indicating return predictability is an emerging capacity of complex models. Our results suggest that incorporating advanced language models into the investment decision-making process can yield more accurate predictions and enhance the performance of quantitative trading strategies.

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arxiv.jp, OpenAI