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

要約

タイトル: ChatGPTを用いた株価予測は可能か？リターン予測の可能性と大規模言語モデル

要約:
– チャットGPTなどの大規模言語モデルを用いて、ニュースの見出しの感情分析により、株式市場のリターンを予測する可能性を調査する。
– チャットGPTを使用して、どの見出しが企業の株価にとって良い、悪い、関係ないかを示す。その後、数値スコアを計算し、これらのChatGPTスコアと翌日の株式市場リターンとの間に正の相関関係があることを文書化した。
– さらに、ChatGPTは従来の感情分析方法を上回る結果を出した。
– GPT-1、GPT-2、BERTなどのより基本的なモデルは正確にリターンを予測することができず、複雑なモデルの登場により、リターン予測の能力が出現していることを示唆している。
– 結果から、高度な言語モデルを投資決定プロセスに組み込むことで、より正確な予測を行い、数量的取引戦略のパフォーマンス向上につながる可能性がある。

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