"Enhancing Sentiment Analysis based Investment by Large Language Models in Japanese Stock Market"
논문 주요 내용:
이 연구는 ChatGPT를 활용하여 일본 주식 시장에 대한 투자 심리를 분석하고, 이것이 개별 주식 투자에 미치는 영향을 탐구한다. 특히, ChatGPT를 기반으로 새로운 극성 사전(polarity dictionary)을 구축하고, 이를 통해 일본어 뉴스 헤드라인의 감성을 분석한다. 분석 결과, 일본 대형주에서 부정적인 뉴스 발표 후 평균 회귀 현상이 나타나며, 이러한 감성 분석을 기반으로 한 간단한 투자 전략이 시장 벤치마크 지수 및 기존 전략보다 우수한 성과를 보이는 것을 확인한다.
연구 방법:
뉴스 데이터: 2016년 4월 1일부터 2023년 5월 26일까지, 일본 TOPIX100 지수에 포함된 100개 기업 관련 뉴스 헤드라인을 웹 스크래핑(Web Scraping)을 통해 수집한다. 뉴스의 내용은 기업의 분기 보고서, 애널리스트 의견, 홍보 자료 등을 포함한다. 가격 움직임과 직접적으로 관련된 기술적 분석 정보는 제외한다.
데이터 양: 수집된 뉴스 기사의 총 수는 66,946개이며, 기업당 평균 500개 이상의 뉴스 기사를 확보한다.
일본어 형태소 분석: 수집된 일본어 뉴스 텍스트를 분석하기 위해 MeCab 소프트웨어를 사용하여 형태소 분석을 수행한다. 이는 일본어 텍스트를 단어와 형태소로 분리하는 과정으로, 감성 분석의 정확도를 높이는 데 필수적인 단계다.
ChatGPT 활용: ChatGPT를 활용하여 긍정적/부정적 영향을 미치는 단어를 추출하고, 이를 기반으로 극성 사전을 구축한다. 구체적으로, ChatGPT에게 특정 단어 집합(FW)을 제시하고 각 단어가 주가에 어떤 영향을 미치는지 판단하도록 요청한다.
감성 점수 계산: 구축된 극성 사전을 바탕으로 각 뉴스 헤드라인의 감성 점수를 계산한다. 긍정적인 단어의 수에서 부정적인 단어의 수를 뺀 값을 감성 점수로 사용한다.
기존 방법과의 비교: 챗GPT 외에 BERT와 VADER를 사용하여 감성 분석을 수행하고 그 결과를 비교한다.
기본 전략 (STFEW, Sentiment Trend Following Equally Weighted Portfolio): 뉴스 발표 다음 날, 감성 점수에 따라 각 주식에 동일한 비중으로 매수(long) 또는 매도(short) 포지션을 취한다.
개선 전략: Core30 기업에 대한 overshooting 효과를 고려하여 장중 포지션을 취하지 않는 ASTFEW(Adjusted-Sentiment Trend Following Equally Weighted Portfolio) 전략, 부정적인 뉴스 발표 후 2~4일 동안 long 포지션을 취하는 SCEW(Sentiment Contrarian Equally Weighted Portfolio) 전략, 그리고 STFEW와 SCEW를 결합한 STFCEW(Sentiment Trend Following and Contrarian Equally Weighted Portfolio) 전략을 추가적으로 구성한다.
성과 측정: 연간 복합 수익률(CR), 표준 편차(SD), 최대 손실률(MDD), 샤프 비율(ShR), 소르티노 비율(SoR), 스털링 비율(StR) 등의 지표를 사용하여 투자 전략의 성과를 평가한다.
WMW 테스트: 각 전략의 수익률이 무작위로 얻어진 것인지 확인하기 위해 Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW) 테스트를 수행한다.
주요 연구 결과 (수치 정보):
기본 전략(STFEW)의 우수한 성과: ChatGPT 기반 감성 분석을 활용한 STFEW 전략이 TOPIX100 지수 및 기존 전략(평균-분산, 위험 패리티)보다 우수한 위험 조정 수익률을 달성한다.
Sharpe 비율: STFEW 전략의 샤프 비율은 22.0%로 TOPIX100 (69.4%)보다 훨씬 높게 나타난다. (표 10 참조)
최대 손실률 (MDD): STFEW 전략의 최대 손실률은 41.0%로 TOPIX100 (28.0%)보다 높지만, 다른 위험 조정 수익률 지표에서도 우수한 성과를 보인다.
Core30 기업 대상 전략의 개선 효과: Core30 기업에 대한 ASTFEW 전략은 overshooting 효과를 활용하여 STFEW보다 개선된 성과를 보인다.
Contrarian 전략의 효과: 부정적인 뉴스에 대한 역발상 투자를 통해 SCEW 전략도 긍정적인 성과를 보인다.
해석:
ChatGPT의 감성 분석 능력: ChatGPT는 일본어 뉴스 헤드라인을 정확하게 분석하고, 투자 심리에 영향을 미치는 요소를 효과적으로 식별할 수 있다.
심리 기반 투자 전략의 유효성: 감성 분석을 활용한 투자 전략이 시장 벤치마크 지수 및 기존 전략보다 우수한 성과를 보일 수 있다는 것을 실증적으로 입증한다.
소형주에 대한 가치 평가 편차 기회에 따른 포지션: 소형주는 특히 정보가 제한적일 때 가치 평가 왜곡이 더 심한 경향이 있다.
장기적 성과에 대한 불확실성: 분석 기간이 제한적이므로 장기적인 관점에서 감성 기반 투자 전략의 성과를 판단하기는 어렵다.
이 논문은 ChatGPT를 활용한 감성 분석이 일본 주식 시장에서 유의미한 투자 기회를 제공할 수 있다는 증거를 제시한다. 하지만, 특정 데이터셋 및 모델 설정을 기반으로 도출된 결과이므로, 실제 투자에 적용하기 전에 추가적인 검증과 분석이 필요하다.
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