ChatGPT는 주식 움직임을 예측할 수 있다고 재무 교수가 보여줍니다.

키 포인트

• 플로리다 대학교의 재무 교수인 Alejandro Lopez-Lira는 주식 가격을 예측할 때 큰 언어 모델이 유용할 수 있다고 말합니다.
• 그는 ChatGPT를 사용하여 주식에 대해 좋은지 나쁜지 뉴스 헤드라인을 분석했고 ChatGPT의 다음날 수익 방향을 예측하는 능력이 무작위보다 훨씬 낫다는 것을 발견했습니다.
• 로페즈-리라(Lopez-Lira)는 결과에 놀랐다고 말하면서 정교한 투자자들이 아직 거래 전략에 ChatGPT 스타일의 기계 학습을 사용하지 않고 있다고 덧붙였습니다.

한 트레이더가 뉴욕 증권 거래소 바닥에서 일하고 있습니다.

제이슨 디크로우

플로리다 대학의 재무 교수인 Alejandro Lopez-Lira는 주식 가격을 예측할 때 대규모 언어 모델이 유용할 수 있다고 말합니다 .

그는 ChatGPT를 사용하여 뉴스 헤드라인이 주식에 좋은지 나쁜지 분석했으며 ChatGPT의 다음날 수익 방향을 예측하는 능력이 무작위보다 훨씬 낫다는 것을 발견했다고 최근 검토되지 않은 논문에서 말했습니다 .

 

이 실험은 최첨단 인공 지능에 대한 약속의 핵심을 공격합니다. ChatGPT를 지원하는 것과 같이 더 큰 컴퓨터와 더 나은 데이터 세트를 사용하면 이러한 AI 모델이 ”창발적 능력” 또는 원래 계획되지 않은 기능을 표시할 수 있습니다 . 그들이 지어졌을 때.

ChatGPT가 금융 뉴스의 헤드라인과 주가에 미치는 영향을 이해하는 새로운 능력을 보여줄 수 있다면 금융 업계의 고임금 일자리를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 금융 업무의 약 35%가 AI에 의해 자동화될 위험에 처해 있다고 Goldman Sachs는 3월 26일자 메모에서 추정했습니다.

Lopez-Lira는 “ChatGPT가 인간을 위한 정보를 이해하고 있다는 사실은 시장이 완벽하게 반응하지 않을 경우 수익 예측 가능성이 있음을 거의 보장합니다.”라고 말했습니다.

그러나 실험의 세부 사항은 소위 ”대형 언어 모델”이 많은 재무 작업을 수행할 수 있는 것과 얼마나 멀리 떨어져 있는지도 보여줍니다.

예를 들어 실험에 목표 가격이 포함되지 않았거나 모델이 수학을 전혀 수행하지 않았습니다. 실제로 Microsoft가 올해 초 공개 데모에서 배운 것처럼 ChatGPT 스타일 기술은 종종 숫자를 부풀립니다. 헤드라인에 대한 감정 분석은 이미 존재하는 독점 데이터 세트를 사용한 거래 전략으로도 잘 알려져 있습니다.

 

로페즈-리라(Lopez-Lira)는 결과에 놀랐다고 말하면서 정교한 투자자들이 아직 거래 전략에 ChatGPT 스타일의 기계 학습을 사용하지 않고 있다고 덧붙였습니다.

Lopez-Lira는 ”규제 측면에서 컴퓨터가 헤드라인만 읽는다면 헤드라인이 더 중요해질 것이며 모든 사람이 GPT와 같은 기계에 액세스할 수 있는지 확인할 수 있습니다.”라고 말했습니다. ″둘째, 재무 분석가의 고용에 어느 정도 영향을 미칠 것입니다. 문제는 분석가에게 비용을 지불하고 싶습니까? 아니면 텍스트 정보를 모델에 넣을 수 있습니까?”

실험 방법

실험에서 Lopez-Lira와 그의 파트너 Yuehua Tang은 뉴욕 증권 거래소, 나스닥 및 소형주 거래소의 공개 주식에 대한 데이터 공급업체의 50,000개 이상의 헤드라인을 살펴보았습니다. 그들은 2022년 10월에 시작했습니다. ChatGPT의 데이터 컷오프 날짜 이후에 엔진이 훈련에서 해당 헤드라인을 보거나 사용하지 않았음을 의미합니다.

그런 다음 다음 프롬프트와 함께 헤드라인을 ChatGPT 3.5에 입력했습니다.

 

″이전 지시 사항은 모두 잊어버리십시오. 귀하가 금융 전문가인 척하십시오. 귀하는 주식 추천 경험이 있는 금융 전문가입니다. 좋은 소식이면 “YES”, 나쁜 소식이면 “NO”, 첫 줄에 불확실하면 “UNKNOWN”으로 대답하십시오. 그런 다음 다음 줄에 짧고 간결한 문장으로 자세히 설명하십시오.”

 

 

그런 다음 다음 거래일의 주식 수익률을 살펴보았습니다.

 

궁극적으로 Lopez-Lira는 뉴스 헤드라인으로 정보를 받았을 때 거의 모든 경우에 모델이 더 잘 작동한다는 것을 발견했습니다. 

 

구체적으로, 그는 뉴스 헤드라인에 의해 알려졌을 때와 비교하여 모델이 무작위로 다음 날 움직임을 선택할 가능성이 1% 미만임을 발견했습니다.

 

 

ChatGPT는 또한 인간의 감정 점수로 상용 데이터 세트를 이겼습니다. 논문의 한 예는 회사가 소송을 해결하고 벌금을 내는 것에 대한 헤드라인을 보여 부정적인 감정을 가지고 있었지만 ChatGPT 응답은 그것이 실제로 좋은 소식이라고 올바르게 추론했다고 연구원들은 말했습니다.

 

 

Lopez-Lira는 CNBC에 헤지펀드가 그의 연구에 대해 자세히 알아보기 위해 그에게 연락했다고 말했습니다. 그는 또한 기관들이 이 기술을 통합하기 시작함에 따라 ChatGPT의 주식 이동 예측 능력이 향후 몇 달 동안 감소하더라도 놀라지 않을 것이라고 말했습니다.

 

 

대부분의 사람들은 뉴스가 공개된 후 몇 초 만에 시장이 이미 뉴스 가격을 책정했을 수 있다고 예상했지만 실험에서는 다음 거래일 동안의 주가만 조사했기 때문입니다.

 

 

Lopez-Lira는 ”점점 더 많은 사람들이 이러한 유형의 도구를 사용함에 따라 시장이 더욱 효율적이 될 것이므로 수익 예측 가능성이 감소할 것으로 예상할 수 있습니다.”라고 말했습니다. ″그래서 내 추측으로는 이 운동을 실행하면 향후 5년 안에, 5년까지 예측 가능성이 제로가 될 것입니다.”