ChatGPT 3.5 기반 감성 분석을 활용하여 트위터에서 투자 심리를 추출하고, 비트코인 수익률과의 관계 분석
2021~2022년 코인데스크 선정 암호화폐 주요 인사(KOL) 트윗 데이터 사용
ChatGPT 3.5, BERT, VADER로 감성 분석 후 불리쉬 지수(BI), 변동성(VA), 합의도(AG) 등의 심리 지표 구축
회귀 분석 결과, ChatGPT 3.5 기반 심리 지표가 비트코인 수익률에 유의미한 영향을 미침
기존의 검색량, Fear & Greed Index보다 높은 예측력을 보이며, ChatGPT 3.5가 새로운 감성 정보를 포착하는 능력이 우수함
시장 변동성(VIX), 트윗 수, 뉴스 기사 수 등의 통제 변수 포함 후에도 예측력이 유지됨
Opinion
ChatGPT 3.5 기반 심리 지표는 기존 감성 분석 모델보다 비트코인 시장의 감성 변화를 정교하게 포착할 수 있다. 불리쉬 지수(BI)는 투자 심리가 긍정적일수록 매수세 증가로 이어져 가격 상승을 유도하는 것을 의미하며, 변동성(VA)이 높은 시기에는 시장 참여가 활발해져 수익률이 증가할 가능성이 크다. 기존 모델 대비 우수한 성과는 ChatGPT 3.5의 자연어 처리 능력이 금융 시장에서 실질적인 투자 도구로 활용될 수 있음을 시사한다.
Core Sell Point
ChatGPT 3.5 기반 감성 분석은 기존 심리 지표보다 우수한 예측력을 보이며, 비트코인 투자 심리를 효과적으로 포착하여 수익률 예측에 활용될 수 있다.
"ChatGPT, Twitter Sentiment and Bitcoin Return"
이 연구는 ChatGPT를 활용하여 트위터에서 추출한 투자 심리가 비트코인 수익률에 미치는 영향을 분석한다. 연구 결과, ChatGPT 3.5로 생성된 심리 지표는 기존의 다른 심리 지표들을 통제한 후에도 비트코인 수익률에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타난다. 이는 ChatGPT가 기존 지표에서 놓친 트위터 데이터의 감성 정보를 파악하는 데 효과적임을 시사한다.
주요 연구 방법:
데이터 수집: 코인데스크(Coindesk)에서 선정한 암호화폐 분야 주요 인사(KOL)의 트위터 계정에서 2021-2022년 동안의 트윗을 수집한다.
감성 분석: ChatGPT 3.5, BERT, VADER 등 다양한 AI 모델을 사용하여 트윗의 감성을 분석하고, 불리쉬(Bullish), 중립(Neutral), 베어리쉬(Bearish)로 분류한다.
심리 지표 구축: 각 AI 모델별로 생성된 감성 정보를 바탕으로 불리쉬 지수(Bullishness Index), 변동성(Variation), 합의도(Agreement) 등 다양한 심리 지표를 구축한다.
회귀 분석: 구축된 심리 지표를 독립 변수로, 비트코인 수익률을 종속 변수로 설정하여 회귀 분석을 수행한다. 또한 시장 및 비트코인 관련 통제 변수 (VIX, 변동성, 거래량 등)를 추가하여 결과의 견고성을 확인한다.
주요 결과:
1. ChatGPT 3.5 기반 심리 지표의 영향력:
불리쉬 지수 (Bullishness Index, BI): 챗GPT 3.5가 분석한 트윗에서 긍정적인 감성을 나타내는 트윗의 비율이 높을수록, 비트코인 수익률이 증가하는 경향을 보인다. 이 지표는 투자자들이 비트코인 시장에 대해 긍정적인 전망을 가질 때, 매수세가 증가하고 가격 상승을 유도하는 것을 보여준다.
변동성 (Variation, VA): 이는 하루 동안의 트윗 감성 변화를 나타내는 지표인데, 챗GPT 3.5 기반 지표에서 변동성이 높을수록 비트코인 수익률에 긍정적인 영향을 미친다. 즉, 투자 심리가 빠르게 변화하는 시기에는 비트코인 시장에 더 많은 거래 기회가 발생하고, 수익률이 증가하는 경향이 있다는 것을 시사한다.
합의도 (Agreement, AG): 이는 트윗에서 나타나는 긍정적 감성과 부정적 감성의 합의 정도를 나타내는 지표다. ChatGPT 3.5 기반 지표에서 합의도가 높을수록 비트코인 수익률에 긍정적인 영향을 미치지만, 그 영향은 다른 지표들에 비해 상대적으로 약하다. 이는 투자 심리의 방향성이 일치하는 것이 중요하지만, 그 강도나 변화가 더 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.
2. 통제 변수 고려 후에도 유지되는 유의미성:
Robutst한 결과: 논문에서는 다양한 통제 변수들을 모델에 포함시켜 ChatGPT 3.5 기반 심리 지표의 영향력이 여전히 유효한지 확인한다. 시장 전반의 변동성을 나타내는 VIX 지수, 비트코인 관련 뉴스 기사 수, 트윗 수 등의 변수를 통제한 후에도 ChatGPT 3.5 기반 심리 지표가 비트코인 수익률에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
신뢰성 강화: 이는 ChatGPT 3.5가 포착하는 감성 정보가 다른 요인들과는 독립적으로 비트코인 시장에 영향을 미치는 고유한 정보라는 것을 시사한다.
3. 기존 심리 지표와의 비교:
우수한 성과: 논문에서는 기존에 사용되던 다양한 심리 지표들(구글 검색량, Crypto Fear & Greed Index 등)과 ChatGPT 3.5 기반 심리 지표의 예측력을 비교한다. 그 결과, ChatGPT 3.5 기반 심리 지표가 비트코인 수익률을 설명하는 데 가장 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다.
새로운 정보 포착: 이는 ChatGPT 3.5가 기존 심리 지표에서 포착하지 못하는 비트코인 시장의 감성적 측면을 파악하는 데 효과적이라는 것을 의미한다.
4. 다른 AI 모델과의 비교:
BERT, VADER의 제한점: 다른 AI 모델인 BERT와 VADER는 ChatGPT 3.5만큼의 예측력을 보여주지 못한다. 이는 ChatGPT 3.5가 더 복잡하고 미묘한 감성 표현을 이해하는 데 더 효과적임을 시사한다.
자연어 처리 능력: ChatGPT의 뛰어난 자연어 처리 능력이 금융 시장 분석에 적합하다는 것을 보여준다.
전체적인 의미:
이 연구는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델이 금융 시장 분석에 유용하게 활용될 수 있음을 보여주는 흥미로운 사례다. 특히, 트위터와 같은 소셜 미디어 데이터에서 추출한 감성 정보를 활용하여 비트코인 수익률을 예측하는 데 ChatGPT가 효과적임을 입증했다. 투자자들은 이 연구 결과를 바탕으로 ChatGPT를 활용하여 투자 전략을 개선하고 시장 수익률을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
