Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection

要約

金融市場のダイナミックでデータ主導型の状況において、このペーパーでは、スケーラブルな銘柄選択のために GPT-4 の高度な推論機能を活用する新しい AI 主導型フレームワークである MarketSenseAI を紹介します。
MarketSenseAI は、思考連鎖とコンテキスト学習の手法を組み込んで、市場価格の動向、金融ニュース、企業のファンダメンタルズ、著名な金融投資チームの意思決定プロセスをエミュレートするマクロ経済レポートなど、幅広いデータ ソースを分析します。
MarketSenseAI の開発、実装、実証的検証について詳しく説明しており、説得力のある説明に裏付けられた実用的な投資シグナル (買い、ホールド、売り) を提供する機能に焦点を当てています。
この研究の注目すべき点は、GPT-4 を予測ツールとしてだけでなく評価ツールとしても使用していることで、AI が生成した説明が、提案された投資シグナルの信頼性と受け入れに大きな影響を与えていることが明らかになりました。
S&P 100 銘柄を対象とした広範な実証評価において、MarketSenseAI は市場と同等のリスク プロファイルを維持しながら、ベンチマーク インデックスを 13% 上回り、最大 40% のリターンを達成しました。
これらの結果は、複雑な財務上の意思決定における大規模言語モデルの有効性を実証し、財務分析および投資戦略への AI の統合における大きな進歩を示しています。
この研究は金融 AI 分野に貢献し、革新的なアプローチを提示し、従来の金融分析投資手法に革命をもたらす AI の変革の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

In the dynamic and data-driven landscape of financial markets, this paper introduces MarketSenseAI, a novel AI-driven framework leveraging the advanced reasoning capabilities of GPT-4 for scalable stock selection. MarketSenseAI incorporates Chain of Thought and In-Context Learning methodologies to analyze a wide array of data sources, including market price dynamics, financial news, company fundamentals, and macroeconomic reports emulating the decision making process of prominent financial investment teams. The development, implementation, and empirical validation of MarketSenseAI are detailed, with a focus on its ability to provide actionable investment signals (buy, hold, sell) backed by cogent explanations. A notable aspect of this study is the use of GPT-4 not only as a predictive tool but also as an evaluator, revealing the significant impact of the AI-generated explanations on the reliability and acceptance of the suggested investment signals. In an extensive empirical evaluation with S&P 100 stocks, MarketSenseAI outperformed the benchmark index by 13%, achieving returns up to 40%, while maintaining a risk profile comparable to the market. These results demonstrate the efficacy of Large Language Models in complex financial decision-making and mark a significant advancement in the integration of AI into financial analysis and investment strategies. This research contributes to the financial AI field, presenting an innovative approach and underscoring the transformative potential of AI in revolutionizing traditional financial analysis investment methodologies.

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