500% 수익? 역사상 가장 강력한 펀드매니저 ChatGPT가 만든!

ChatGPT, 인간 펀드매니저를 대체할까?

영국 금융 컨설팅 사이트 파인더(Finder)는 3월 6일 ChatGPT가 선정한 주식으로 구성된 포트폴리오를 만들었다고 밝혔습니다. 이 포트폴리오는 두 달 후 4.93% 상승했습니다.

같은 기간 영국에서 가장 인기 있는 10개 펀드의 평균 성과는 -0.78%였으며 거래일 중 87%에서 "ChatGPT Index"보다 저조한 성과를 보였습니다.

마찬가지로 S&P 500 지수(미국에서 가장 가치 있는 500개 기업이 포함된 지수)도 같은 기간 3% 상승에 그쳤습니다.

문학인의 일자리가 위협받는데다가, '노동자를 때리는' 얼굴인 펀드매니저도 일자리를 잃게 되는 걸까요?

상상할 수 없는 길

외국 연구자들이 실제로 AI 주식 거래 능력을 자세히 탐구하는 논문을 발표했다고 누가 생각이나 했을까요?

특히 ChatGPT에 뉴스 헤드라인을 제공하고 ChatGPT가 감정 분석(감정 분석)을 사용하여 이러한 이벤트가 주식 시장에 미치는 영향을 판단하도록 하세요.

ChatGPT는 특정 이벤트가 유익한지, 부정적인지, 주가와 관련이 없는지를 판단합니다. 그 후 연구원들은 결과를 바탕으로 점수를 매기고 실제 주식 시장 수익률을 사용하여 ChatGPT가 정확한지 확인합니다.

연구원들은 ChatGPT가 다른 모델보다 훨씬 뛰어나며 GPT-1 및 GPT-2와 같은 예측은 정확하지 않다고 말했습니다.

이는 두 가지를 보여줍니다. 첫째, 주식시장의 수익률 예측 능력은 언어 모델에 대한 추가 탐구가 시급히 필요한 능력입니다. 둘째, 더 발전된 언어 모델은 더 정확한 예측을 생성할 수밖에 없습니다.

연구팀이 사용하는 세 가지 주요 데이터 세트는 증권 가격 연구 센터(CRSP) 일일 수익률 요약, 주요 뉴스 헤드라인 및 RavenPack입니다.

데이터 샘플의 적용 범위는 2021년 10월부터 시작하여 2022년 12월까지입니다.

이 기간을 선택한 이유도 아주 간단합니다. ChatGPT의 자체 학습 데이터는 2021년 9월까지이므로 10월 이전의 데이터는 전혀 예측할 필요가 없다는 의미입니다. 따라서 10월 21일 이후의 새로운 데이터는 ChatGPT가 연습용으로만 사용하는 것입니다.

세 가지 데이터 세트 중 CRSP의 일일 수익률 데이터 세트에는 주가, 거래량, 시가총액 및 기타 데이터를 포함하여 미국 주요 증권 거래소에 상장된 다양한 회사 주식의 일일 수익률이 포함되어 있습니다.

두 번째로 연구원들은 다양한 주요 언론사, 금융 뉴스 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼에서 회사 이름이나 주식 코드가 포함된 모든 뉴스를 수집했습니다.

연구원들은 각 기업별로 표본기간 동안 모든 뉴스를 수집합니다.

마지막으로 RavenPack은 강조할 가치가 있습니다.

2003년부터 RavenPack은 금융 서비스 분야의 선도적인 데이터 분석 제공업체 중 하나였습니다.

기업이 대량의 정보에서 중요한 부분을 빠르고 쉽게 추출할 수 있도록 도와줍니다. RavenPack의 제품을 통해 고객은 수익을 늘리고 위험을 줄이며 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

일반적으로 RavenPack의 역할은 ChatGPT에 제공되는 내용이 유효하고 관련성 있는 정보인지 확인하는 것입니다.

결국 연구팀은 RavenPack에서 4,138개 기업의 67,586개 뉴스 헤드라인을 일치시켰습니다.

동시에 연구원은 각 뉴스 항목과 언급된 회사 간의 관계를 측정하여 각 뉴스 항목에 0에서 100까지 점수를 매깁니다.

0점은 특정 회사가 뉴스에서 소극적으로 언급되었다는 의미입니다. 연구자들은 100점의 상관관계를 찾고 있습니다.

동시에 주식시장 동향만을 소개하는 뉴스도 모두 제외되므로 예측의 본래 취지에 어긋납니다. 수집된 데이터가 실험에 더 잘 활용될 수 있도록 연구팀은 동일한 콘텐츠에 대한 중복 보고도 피했습니다.

이제 수집할 데이터가 거의 완성되었으며, 다음 단계는 분석입니다.

점수 기반 주식 거래

ChatGPT에서 콘텐츠를 출력하길 원하므로 첫 번째 단계는 프롬프트를 디자인하는 것입니다.

연구팀은 다음 프롬프트를 사용합니다.

귀하가 금융 전문가이자 추천 경험이 있는 금융 전문가라고 가정합니다. 좋은 소식이면 "YES", 나쁜 소식이면 "NO", 확실하지 않으면 첫 줄에 "UNKNOWN"이라고 대답하고, 다음 줄에는 짧고 간결한 문장으로 자세히 설명하세요. 선.

이 소식은 _____(회사명)의 주가가 _____(단기, 장기)에 비해 좋은가요, 나쁜가요?

뉴스 제목 : _____

보시다시피 연구진은 ChatGPT Cosplay에게 추천 경험이 있는 금융 전문가가 되어달라고 요청했고, 수평선은 구체적인 정보로 대체되었습니다.

예:

뉴스 제목 입력: Rimini Street는 Oracle과의 소송으로 $630,000의 벌금을 물었습니다.

평가 대상: Oracle 주가

기간: 단기

답변 출력 ChatGPT의 내용은 다음과 같습니다.

"예. Rimini Street에 대한 벌금은 지적 재산권을 보호하고 제품 및 서비스에 대한 수요 증가를 유지하는 Oracle의 능력에 대한 투자자의 신뢰를 간접적으로 높일 것입니다." ChatGPT의 답변을 바탕으로 점수가 매겨집니다. YES는 1점, NO는 -1점, UNKNOWN은 0점으로 계산됩니다.

하루에 회사에 대한 뉴스가 많으면 점수를 합산하여 평균을 출력합니다.

마지막으로 이 예측 점수를 사용하여 후속 실제 결과를 일치시킵니다.

개인투자자들을 위한 희소식!

뉴스 헤드라인 데이터와 생성된 감정 점수를 활용하여 연구원들은 ChatGPT 평가 결과와 샘플에 있는 주식의 후속 일일 수익률 사이에 강한 상관 관계를 발견했습니다.

그리고 ChatGPT의 감정 점수는 기존의 전통적인 데이터 제공업체가 제공하는 감정 지표보다 더 정확하게 주식 수익률을 예측할 수 있습니다.

채트GPT가 기존 감성 지수보다 나은 이유는 강력한 언어 이해 능력 덕분에 뉴스 헤드라인의 뉘앙스를 포착할 수 있어 생성된 감성 점수를 더욱 신뢰할 수 있기 때문이라고 연구팀은 믿고 있습니다.

따라서 대규모 언어 모델을 도구로 사용하면 기존 감정 지수보다 더 나은 투자 참고 자료를 제공할 수 있습니다.

연구팀은 ChatGPT 감정 점수가 대형주보다 소형주의 수익을 더 잘 예측할 수 있다는 사실을 추가로 발견했습니다. 주주 차익거래에 대한 제한은 이 전략의 수익성을 감소시킬 수 있음을 설명합니다.

연구팀은 ChatGPT에서 생성된 감정 점수를 사용하여 재고 운영을 안내합니다.

구체적인 운용방법은 뉴스가 있는 한 주식을 매수(긍정적인 뉴스)하거나 일시적으로 매도(부정적인 뉴스)하는 것입니다.

거래시간 중에 소식이 발표되면 현재가로 거래됩니다. 거래시간 외에 발표되면 익일 시가로 거래됩니다.

(검은색 선은 제로비용 수입, 녹색 선은 거래비용 수입 5%, 파란색 선은 거래비용 수입 10%, 진한 파란색 선은 거래비용 수입 25%, 전체 시장 수익률을 나타내는 빨간색 선)

이 표는 익일 주식 수익률과 ChatGPT에서 생성된 감정 점수 간의 상관 관계를 직관적으로 반영한 작업의 회귀 분석 결과를 보여줍니다.

반품율 500%! ?

ChatGPT를 사용하여 뉴스 헤드라인에 대한 감정 분석을 수행하여 주식 수익률을 예측하면 주요 제공업체의 기존 감정 지수보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

금융 산업에서 대규모 언어 모델의 적용을 계속해서 개발하고 탐구할 수 있는 큰 잠재력이 있음을 보여줍니다.

AI 기술 자체의 발전으로 금융 시장에서 돈을 벌기 위해 더욱 복잡한 모델을 설계하는 것은 매우 신뢰할 수 있는 일입니다.

거시적 관점에서 대부분의 금융 실무자가 향후 의사결정을 위해 대규모 언어 모델을 기반으로 한 도구를 사용한다면 금융 시장의 가격 형성 메커니즘, 정보 전파 채널 및 정보 전달 채널에도 광범위한 영향을 미칠 것입니다. 시장 안정성.

그렇다면 구체적인 수익은 어떻게 될까요?

좋은 소식이 있는 기업을 매수하고, 나쁜 소식이 있는 기업을 공매도하는 롱숏 전략은 500%를 넘는 가장 높은 수익률을 자랑합니다.

공매도 전략은 나쁜 소식이 있는 공매도 기업에만 초점을 맞춰 수익률이 400%에 가깝습니다.

좋은 소식이 있는 기업만 매수하는 롱온리 전략으로 반품률은 약 50%입니다.

물론 이 숫자는 기만적으로 보일 수도 있지만 실제로는 이상적인 상황입니다.

그러나 차가운 숫자는 제쳐두고 ChatGPT에는 이 기능을 위한 많은 공간이 있습니다.

이것은 주식 거래를 다시 작성할 수 있으며, 이제 개인 투자자는 기업 감정 분석보다 더 강력한 도구에 액세스할 수 있습니다.

일반적으로 ChatGPT는 다른 회사가 독점적인 기계 학습 모델에 쏟아부은 수년간의 작업을 쓸모없게 만들고 있습니다.

연구 개발에 수백만 달러가 소요되며 누구나 쉽게 이 기능에 액세스할 수 있습니다.

일반 투자자들에게 시장 대비 아웃퍼폼은 꽤 좋은 일입니다.

아주 복잡한 금융 지식과 주식 거래 경험이 없는 일반 사람들에게는 물론 이렇게 복잡한 분석과 고정밀 연산을 할 수 없습니다.

그러면 서두에 언급한 "ChatGPT 포트폴리오"에서 추천한 S&P 500을 능가하는 주식선택 전략을 바탕으로:

1. 낮은 부채비율
2. 역사상 지속적이고 안정적인 성장
3. 경쟁 우위를 창출하는 자산을 소유하십시오.

좋은 회사를 선택하여 자산을 효율적으로 배분할 수도 있습니다.

단, ChatGPT에서 제공하는 답변은 투자에 대한 사실적 근거로 사용될 수 없음을 유의하시기 바랍니다.

위 내용은 500% 수익? 역사상 가장 강력한 펀드매니저 ChatGPT가 만든!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!