要約
このペーパーでは、ChatGPT などの生成 AI モデルを投資ポートフォリオ選択に使用できる可能性を検討します。
Generative Pre-Trained Transformer (GPT) モデルからの投資アドバイスを信頼することは、モデルの「幻覚」のため困難であり、出力の慎重な検証と検証が必要です。
したがって、私たちは別のアプローチを採用します。
ChatGPT を使用して、投資にとって潜在的に魅力的な銘柄のユニバースを S&P500 市場指数から取得します。
続いて、この AI が生成した取引ユニバースを利用したさまざまなポートフォリオ最適化戦略を比較し、それらを定量的ポートフォリオ最適化モデルと比較して評価したり、いくつかの人気のある投資ファンドと比較したりしました。
私たちの調査結果は、ChatGPT は銘柄選択には効果的ですが、ポートフォリオ内の銘柄に最適なウェイトを割り当てる場合にはそれほどうまく機能しない可能性があることを示しています。
しかし、ChatGPT による銘柄選択を確立されたポートフォリオ最適化モデルと組み合わせると、さらに優れた結果が得られます。
AI による銘柄選択の強みと高度な定量的最適化技術を組み合わせることで、より堅牢で有利な投資結果が得られる可能性が観察され、将来的にはより効果的で信頼性の高い投資意思決定のためのハイブリッド アプローチが示唆されました。
要約(オリジナル)
In this paper, we explore potential uses of generative AI models, such as ChatGPT, for investment portfolio selection. Trusting investment advice from Generative Pre-Trained Transformer (GPT) models is a challenge due to model ‘hallucinations’, necessitating careful verification and validation of the output. Therefore, we take an alternative approach. We use ChatGPT to obtain a universe of stocks from S&P500 market index that are potentially attractive for investing. Subsequently, we compared various portfolio optimization strategies that utilized this AI-generated trading universe, evaluating those against quantitative portfolio optimization models as well as comparing to some of the popular investment funds. Our findings indicate that ChatGPT is effective in stock selection but may not perform as well in assigning optimal weights to stocks within the portfolio. But when stocks selection by ChatGPT is combined with established portfolio optimization models, we achieve even better results. By blending strengths of AI-generated stock selection with advanced quantitative optimization techniques, we observed the potential for more robust and favorable investment outcomes, suggesting a hybrid approach for more effective and reliable investment decision-making in the future.
arxiv情報
著者 | Oleksandr Romanko,Akhilesh Narayan,Roy H. Kwon |
発行日 | 2023-08-11 17:48:17+00:00 |
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