연구 목표: ChatGPT가 뉴스 헤드라인을 활용하여 주식 가격을 예측할 수 있는지 분석
데이터 수집: 2021년 10월~2023년 12월 미국 주식 뉴스 헤드라인 및 주식 수익률 데이터 사용
ChatGPT 활용: 뉴스 감성을 분석하여 주식을 긍정적/부정적/중립으로 분류
포트폴리오 구성: ChatGPT 점수를 기준으로 long-short 포트폴리오 구성
예측력 분석: ChatGPT 점수가 다음날 주식 수익률과 통계적으로 유의미한 관계를 가짐
소형주 및 부정적 뉴스: 소형주 및 부정적인 뉴스에 대한 예측력이 더 강함
모델 크기 영향: LLM의 규모가 클수록 복잡한 뉴스 해석력이 증가하여 예측력이 향상
시장 효율성: LLM 활용 증가 시 정보 비효율성이 감소하고 시장 효율성이 개선될 가능성
Opinion
이 연구는 ChatGPT가 금융 뉴스 데이터를 분석하여 주식 수익률을 예측하는 능력을 검증한다. 연구 결과, ChatGPT가 감성 분석을 통해 뉴스에서 유의미한 정보를 추출할 수 있으며, 특히 정보 비대칭성이 높은 소형주와 부정적인 뉴스에서 더 강한 예측력을 보인다는 점이 확인되었다. 또한, LLM의 발전이 시장 효율성을 높이는 데 기여할 가능성이 있다는 점을 시사한다. LLM이 널리 사용될수록 투자자들의 정보 해석 능력이 향상되고, 시장에서 발생하는 비효율성이 줄어들면서 ChatGPT의 수익률 예측력은 점진적으로 감소할 가능성이 있다.
Core Sell Point
ChatGPT는 뉴스 감성 분석을 통해 주식 수익률을 예측하는 데 유용하며, 특히 소형주와 부정적인 뉴스에서 예측력이 강하게 나타나지만, LLM의 보편화가 시장 효율성을 향상시켜 장기적으로 예측력을 약화시킬 가능성이 있다.
"Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models"
논문 주요 내용
이 연구는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 재무적 의사 결정에 어떻게 활용될 수 있는지 탐구하고, 특히 주식 가격 예측에 초점을 맞춘다. 연구진은 뉴스 헤드라인을 기반으로 ChatGPT가 생성한 예측 점수가 아웃오브샘플(out-of-sample) 일별 주식 수익률을 유의미하게 예측할 수 있음을 밝혀낸다. 또한, 예측력은 소형주와 부정적인 뉴스에 더 강하게 나타나며, 고급 LLM일수록 복잡한 뉴스를 더 잘 해석할 수 있음을 보인다. 마지막으로, LLM 채택이 확대될수록 시장 효율성이 향상될 수 있다는 이론적 모델을 제시한다.
주요 연구 방법
데이터: 2021년 10월부터 2023년 12월까지의 미국 주식 뉴스 헤드라인 데이터와 해당 기간의 주식 수익률 데이터를 수집한다.
ChatGPT 활용: ChatGPT를 사용하여 뉴스 헤드라인의 감성을 분석하고, 긍정적/부정적/중립으로 분류한다.
포트폴리오 구성: ChatGPT 점수를 기준으로 주식을 long 또는 short하는 long-short 포트폴리오를 구성한다.
회귀 분석: 챗GPT 점수, 뉴스 복잡성, 기업 규모, 산업 등을 통제 변수로 포함하여 회귀 분석을 수행한다.
Out-of-Sample 예측: 챗GPT 점수를 기반으로 한 아웃오브샘플 주식 수익률 예측의 경제적 가치를 평가하고, 시장 효율성에 미치는 잠재적 영향도 검토한다.
주요 결과
ChatGPT의 예측력: 챗GPT 점수는 다음날 주식 수익률과 통계적으로 유의미한 관계를 가진다.
소형주 및 부정적 뉴스: 예측력은 소형주와 부정적인 뉴스를 가진 주식에서 더 강하게 나타난다.
모델 복잡성: LLM의 크기가 클수록 예측력이 향상된다.
시장 효율성: LLM의 보편화는 투자자들의 정보 처리 능력을 향상시키고, 시장 비효율성을 감소시켜 수익률 예측력을 약화시킬 수 있다.
이질적인 정보: ChatGPT의 도달 범위는 새로운 정보를 이용하는 사람과 신속하게 통합되는 사람으로 나뉘기 때문에 이질적인 정보를 준다.
결론
ChatGPT는 뉴스 헤드라인을 기반으로 주식 시장 수익률을 예측하는 데 유용한 도구이며, 특히 소형주와 부정적인 뉴스에 대한 예측력이 높다. LLM 기술이 발전하고 보편화될수록 시장 효율성이 향상될 수 있다는 점을 시사한다.
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