StockGPT: A GenAI Model for Stock Prediction and Trading

要約

この論文では、ほぼ 100 年にわたって毎日 7,000 万件の米国株式リターンを対象にトレーニングおよびテストされた自己回帰「数値」モデルである StockGPT を紹介します。
StockGPT は、各返品シリーズを一連のトークンとして扱い、そのアテンション メカニズムを通じて将来の返品を予測する隠れたパターンを自動的に学習します。
2001 年から 2023 年までのホールドアウト テスト サンプルでは、​​StockGPT 予測から形成された日次および月次のリバランスされたロング/ショート ポートフォリオが強力なパフォーマンスを生み出しました。
StockGPT ベースのポートフォリオは、モメンタムと長期/短期反転に及ぶため、価格ベースの戦略を手動で作成する必要がなく、主要な株式市場要因に対して非常に重要なアルファをもたらし、新しい AI 価格設定効果を示唆しています。
これは、複雑な金融投資の意思決定において人間を超える生成 AI の大きな可能性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

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.

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