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主要觀點(diǎn)：
　　本篇報(bào)告探討ChatGPT在金融文本中的應(yīng)用，使用ChatGPT對分析師點(diǎn)評標(biāo)題進(jìn)行情感評分，驗(yàn)證了其在金融文本情緒評分方面的優(yōu)越性和實(shí)用價值。
　　使用ChatGPT對分析師點(diǎn)評標(biāo)題進(jìn)行情感評分
　　本文將使用ChatGPT分析賣方分析師對公司盈余公告點(diǎn)評標(biāo)題中的情感態(tài)度，探討其在金融文本分析領(lǐng)域的潛力。我們通過適當(dāng)?shù)奶崾尽⒛Ｐ驮O(shè)置和調(diào)用策略，提升模型回復(fù)的準(zhǔn)確性和模型使用的性價比。從ChatGPT對標(biāo)題情感的評分與解釋看，ChatGPT在情感分析上表現(xiàn)卓越，能夠準(zhǔn)確、連續(xù)地評分，并精確捕捉關(guān)鍵情感信息，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型如BERT。
　　GPT評分刻畫的“超預(yù)期”確能帶來收益增量
　　我們分別嘗試了使用文本方式和ChatGPT評分的方式對“超預(yù)期”進(jìn)行刻畫。實(shí)證表明，ChatGPT對于高評分的股票確實(shí)具有良好的收益預(yù)測能力，證實(shí)了其在金融文本評分方面的優(yōu)越性和實(shí)用價值。與文本分析方法相比，通過ChatGPT評分篩選出的“GPT超預(yù)期”股票池?cái)?shù)量更多，但其整體收益表現(xiàn)更為出色。此外，盈余跳空因子JOR在全樣本、GPT超預(yù)期和文本超預(yù)期的樣本空間中的表現(xiàn)也表明，無論從因子本身還是優(yōu)選組合的表現(xiàn)，GPT超預(yù)期樣本空間下的JOR因子有顯著收益增量，在超預(yù)期Beta本身失效的近兩年尤為突出。
　　GPT評分因子，新型另類因子
　　本文基于ChatGPT評分構(gòu)建了“GPT評分因子”，包括等權(quán)、指數(shù)衰減加權(quán)和GPT評分波動因子，這些因子可認(rèn)為是新型另類因子。理論上，分析師對盈余的評論主要是文字描述，很少涉及具體的數(shù)值數(shù)據(jù)，構(gòu)造的因子的預(yù)測能力難以達(dá)到很高的水平。但其在中證500指數(shù)域中仍然顯示出了一定的選股能力，2017-2023.06.30，GPT合成因子的RankIC為3.6%，多頭年化超額為9.3%，多頭組合每年均為正超額，近三年超額分別為7.04%、17.09%和2.96%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　量化模型基于歷史數(shù)據(jù)，過去的回測業(yè)績不代表未來；量化模型本身存在失效的風(fēng)險(xiǎn)。