論文: ChatGPTは株価の動きを予測できるか？ リターン予測の可能性と大規模言語モデル
[読了目安: 3.5分]
NO AI(人間が書きました✍️)
AI系ポッドキャスト(耳で学ぶAI)運営の矢野哲平(@robothink_jp)です。
面白い論文を見つけたのでご紹介。
ChatGPTを使って株価の動きを予測できるか？というフロリダ大学の研究論文です。
研究背景
LLMs(大規模言語モデル)がニュースのセンチメント分析を用いて株価変動を予測する能力については、これまでほとんど研究されていませんでした。
「じゃあ、研究してみましょうか」というスタートで実施されたのが本研究です。
センチメント分析
センチメント分析とはWeb上に存在する口コミやブログの書き込み、SNSの投稿から個人が抱く感情を分析するアプローチ。
投資における文脈では市場参加者がマーケットに対する強気 or 弱気の心理調査を行う分析手法です。
つまり、市場参加者の感情が強気であれば「買い」弱気であれば「売り」と判断する手法です。
よく知られた分析手法にファンダメンタルズ分析やテクニカル分析がありますが、これとは違ったアプローチなので面白いですよね。
研究方法
この研究では、以下の方法を用いて分析が行われました。
データ収集: 2021年10月から2022年12月までの期間におけるニュース見出しと株式市場のリターンデータを収集
モデル評価: ChatGPTを含む複数のLLMsの予測能力を評価。特に、ニュース見出しのセンチメントスコアが翌日の株価リターンに与える影響を回帰分析を用いて検証 。
比較分析: ChatGPTの予測性能を従来のセンチメント分析手法や他のLLMs（GPT-1、GPT-2、BERTなど）と比較 。
簡単に言うと、ニュースの見出しをChatGPTに投げてセンチメント分析を行い、投資判断を「YES」「NO」「UNKNOWN」に分類するというものです。
論文に書かれた主な発見
予測能力: ChatGPTのセンチメントスコアは翌日の株価リターンを予測する上で有意かつ関連性を持つことが確認されました 。
モデルの優位性: ChatGPTは従来のセンチメント分析手法を上回る予測性能を示しました。
小型株: 特に小型株や悪いニュースの場合、予測能力が強く現れることが示されました。
つまり、超短期の予測、かつ小型株の分析には有用であると言えます。
プロンプト
Forget all your previous instructions.
Pretend you are a financial expert.
You are a financial expert with stock recommendation experience.
Answer “YES” if good news, “NO” if bad news, or
“UNKNOWN” if uncertain in the first line.
Then elaborate with one short and concise sentence on the next line.
Is this headline good or bad for the stock price of {company name}
in the short term?
Headline: {headline}すべての以前の指示を忘れてください。金融専門家になりきってください。
あなたは株式推薦の経験を持つ金融専門家です。最初の行で「YES」と回答する場合は良いニュース、
「NO」と回答する場合は悪いニュース、「UNKNOWN」と回答する場合は不明なニュースとします。
次の行で一つの短く簡潔な文で説明してください。
この見出しは短期的に{企業名}の株価にとって良いですか、悪いですか？
Headline: {ニュース記事の見出しを挿入}プロンプトでは特定企業を対象としてセンチメント分析を行っています。特定企業ではなく日経平均で試しても面白そうですね。
日経平均なら前日のダウ平均やS&P500、為替相場などでしょうか。
センチメント分析の自動化アイデア
ニュースの見出しを自動で取得→OpenAIのAPIに投げる→センチメント分析を基に証券会社のAPIに投げて売買する
一連の流れを自動化しても面白そうです。(投資は自己責任でお願いします)
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