ChatGPTを使って株で爆益を産むことは可能なのか？

中野哲平 Teppei Nakano

さて、こちらの論文を少し解説してみようと思います。

この論文「What Does ChatGPT Make of Historical Stock Returns?」では、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が、株式市場の歴史的リターンに基づく予測をどのように行うかを分析しています。LLMは、短期的なリターンを過大評価し、最近のパフォーマンスに過度に依存する傾向があり、人間と同様の行動バイアスを示します。しかし、信頼区間予測に関しては、人間よりもリスクを適切に評価しており、誤差が少ないことが確認されています。

ブログ: ChatGPTの株式リターン予測とそのバイアスについて

AI技術が進化する中で、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が、金融市場にどのような影響を与えるかが注目されています。本記事では、**「What Does ChatGPT Make of Historical Stock Returns?」**という論文に基づき、ChatGPTが株式市場のリターンをどのように予測し、どのようなバイアスを持つかを解説します。

背景

LLMは、大量のテキストデータを学習してパターン認識を行うAIモデルです。特にChatGPTは、自然言語処理だけでなく、数値データの解釈にも驚異的な能力を発揮します。しかし、人間と同様に、LLMも「直近のパフォーマンスに過度に依存する」傾向があることが示されました。これは、投資家が最近の成功を過大評価し、将来的なリスクを軽視するバイアスと類似しています。

研究内容

この研究では、ChatGPTに12週間分の株価リターンデータを提供し、次の週のリターンを予測させる実験を行いました。その結果、ChatGPTは、最近のリターンに過度に依存し、特に直近1～2週間のデータに強い影響を受けていることがわかりました。これは、人間の予測と非常に似たパターンです。

また、ChatGPTはリスクを正確に評価する能力を持ち、人間よりも優れた信頼区間の予測が可能であることが示されました。しかし、将来のリターンについては、全体的に楽観的な予測を行う傾向があり、特に90パーセンタイルでの予測が過大評価されることが確認されました。

手法

ChatGPTが使用したデータには、過去12週間分の株式リターンが含まれており、LLMはこれを元に次週のリターンを予測しました。このプロセスで、LLMは過去のデータに基づいた直感的なパターン認識を行い、将来のリターンを数値的に予測します。例えば、12週間分のデータをJSON形式で入力し、結果として株式ランキングや信頼区間を得るという流れです。

実装例

以下の簡単なPythonコードを用いて、ChatGPTに株式リターン予測をさせることができます。

import openai

# APIキーの設定
openai.api_key = "your-api-key"

# プロンプトを生成
def predict_stock_return(data):
    prompt = f"以下は株価リターンデータです: {data}。次週のリターンを予測してください。"
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 株価リターンデータの例
historical_data = [
    {"week": "1", "return": 0.02},
    {"week": "2", "return": -0.01},
    {"week": "3", "return": 0.03},
    # ...その他のデータ
]

# 予測を実行
prediction = predict_stock_return(historical_data)
print("予測結果:", prediction)

結果と分析

この研究の結果、LLMは過去のリターンに対して非常に敏感であり、特に直近のパフォーマンスに依存した予測を行うことが確認されました。この傾向は、人間が持つ「過度な楽観性」と一致しており、LLMも同様のバイアスを含むことが示されました。特に、リスクに対する評価は正確でしたが、将来のリターン予測に関しては過大評価が見られました。

結論

ChatGPTのようなLLMは、投資家が抱える認知バイアスを反映した予測を行います。これにより、短期的には過大評価されたリターンが予測される可能性があり、投資判断に影響を与える可能性があります。一方で、リスク評価においては人間を上回る性能を発揮するため、正確なリスク管理ツールとしての可能性を秘めています。

参考資料

このブログでは、論文「What Does ChatGPT Make of Historical Stock Returns?」に基づく実験結果を基に解説しました。ChatGPTや他のLLMがどのように金融データを解釈し、どのようなバイアスを持つかを理解することで、より効果的なAI活用が可能になるでしょう。

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