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"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

1. 데이터: 2021년 10월부터 2023년 12월까지의 미국 주식 뉴스 헤드라인 데이터와 해당 기간의 주식 수익률 데이터를 수집한다.

2. ChatGPT 활용: ChatGPT를 사용하여 뉴스 헤드라인의 감성을 분석하고, 긍정적/부정적/중립으로 분류한다.

3. 포트폴리오 구성: ChatGPT 점수를 기준으로 주식을 long 또는 short하는 long-short 포트폴리오를 구성한다.

4. 회귀 분석: 챗GPT 점수, 뉴스 복잡성, 기업 규모, 산업 등을 통제 변수로 포함하여 회귀 분석을 수행한다.

5. 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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