>> 德邦證券-德邦金工文獻(xiàn)精譯第十期：ChatGPT能夠預(yù)測股票價格的走勢嗎？收益可預(yù)測性和大型語言模型-230422
| 上傳日期： |
2023/4/23 |
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| 1514KB |
| 格式： |
pdf 共15頁 |
來源： |
德邦證券 |
| 評級： |
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作者： |
肖承志 |
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這篇報告介紹了ChatGPT語言模型預(yù)測股票收益的效果。論文標(biāo)題是《CanChatGPTForecast Stock Price MovementsReturn Predictability and LargeLanguage Models》，于2023年04月15日預(yù)發(fā)布于ArXiv，該論文評估了使用ChatGPT等大型語言模型對新聞標(biāo)題進(jìn)行情感分析，從而預(yù)測股票市場回報的潛力。
利用股票數(shù)據(jù)和新聞數(shù)據(jù)讓ChatGPT進(jìn)行情感分析。本文主要使用兩個數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，分別是CRSP日收益率和RavenPack新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)集。CRSP數(shù)據(jù)集包含了美國主要證券交易所上市的公司的日收益率等數(shù)據(jù)。RavenPack新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)集由各種來源的新聞標(biāo)題組成，經(jīng)過預(yù)處理和過濾以篩選公司新聞，并提供新聞與公司的相關(guān)性得分指標(biāo)。
樣本外的數(shù)據(jù)保證了預(yù)測的可信度。為了保證模型不提前知道數(shù)據(jù)，研究人員在確保所有預(yù)測結(jié)果都是在樣本外進(jìn)行的。由于ChatGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止于2021年9月，該論文選定的樣本數(shù)據(jù)起始日期為2021年10月。
ChatGPT得分與股票回報正相關(guān)。該論文使用新聞標(biāo)題向ChatGPT提問，并將ChatGPT的回答轉(zhuǎn)換成ChatGPT得分。使用回歸模型，將ChatGPT得分與股票日收益進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)ChatGPT得分與股票回報呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。
開發(fā)專用的金融大語言模型和混合其他AI技術(shù)的系統(tǒng)會更有前景。本文強(qiáng)調(diào)開發(fā)針對金融行業(yè)的大型語言模型以提高決策準(zhǔn)確性和效率，并提議將大型語言模型與其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和量化模型結(jié)合，創(chuàng)建綜合各種方法優(yōu)勢的混合系統(tǒng)，以進(jìn)一步提高金融經(jīng)濟(jì)學(xué)中AI驅(qū)動模型的預(yù)測能力。
ChatGPT預(yù)測結(jié)果仍有不確定性以及面臨監(jiān)管風(fēng)險。ChatGPT等高級語言模型在投資決策的過程中預(yù)測失誤的可能性仍存在。此外，AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也需要更為完善嚴(yán)格的監(jiān)管措施來防止不當(dāng)操作和風(fēng)險控制問題的產(chǎn)生。
風(fēng)險提示：數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險，信息安全風(fēng)險，模型失效風(fēng)險
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