Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection

📄 arXiv: 2401.03737v2 📥 PDF

作者: Georgios Fatouros, Konstantinos Metaxas, John Soldatos, Dimosthenis Kyriazis

分类: q-fin.CP, cs.AI, cs.CE, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-01-08 (更新: 2024-04-04)

备注: 17 pages, 12 figures, 12 tables

期刊: Neural Computing and Applications (2024) 1-16

DOI: 10.1007/s00521-024-10613-4

💡 一句话要点

提出MarketSenseAI框架以提升股票选择的准确性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 股票选择 市场分析 GPT-4 投资决策 金融科技 生成式AI 可解释性 超额收益

📋 核心要点

  1. 现有的股票选择方法往往依赖于传统的分析手段，缺乏灵活性和实时性，难以应对快速变化的市场环境。
  2. MarketSenseAI框架通过结合GPT-4的推理能力和多种数据源，提供了一种新的股票选择方法，模拟专家决策过程。
  3. 在对S&P 100股票的实证测试中，MarketSenseAI实现了10%至30%的超额收益，显示出其在投资决策中的有效性和可靠性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了MarketSenseAI，一个创新框架，利用GPT-4的高级推理能力进行股票选择。通过整合思维链和上下文学习，MarketSenseAI分析市场趋势、新闻、基本面和宏观经济因素，以模拟专家的投资决策。论文详细讨论了该框架的开发、实施和验证，强调其生成可操作和可解释的投资信号的能力。值得注意的是，GPT-4不仅作为预测机制，还作为信号评估器，揭示了AI生成的解释对信号准确性、可靠性和接受度的显著影响。通过对竞争激烈的S&P 100股票进行为期15个月的实证测试，MarketSenseAI表现出色，提供了10%至30%的超额收益，并在此期间实现了高达72%的累计回报，同时保持了与市场整体相当的风险特征。我们的发现突显了大型语言模型在金融决策中的变革潜力，标志着生成式AI在金融分析和投资策略中的重要进展。

🔬 方法详解

问题定义：当前股票选择方法多依赖于静态分析，难以快速适应市场变化，导致投资决策的滞后和不准确。

核心思路：本研究提出MarketSenseAI框架，利用GPT-4的推理能力和上下文学习，整合多种数据源，模拟专家的投资决策过程，以提高股票选择的准确性和实时性。

技术框架：该框架主要包括数据收集模块、数据处理模块、模型训练模块和信号生成模块。数据收集模块负责获取市场趋势、新闻和宏观经济数据，数据处理模块进行数据清洗和特征提取，模型训练模块利用GPT-4进行学习，信号生成模块则输出可操作的投资信号。

关键创新：本研究的创新在于将GPT-4同时作为预测机制和信号评估器，利用其生成的解释提升信号的准确性和可靠性，这在现有方法中尚属首次。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化信号的生成质量，并通过多轮迭代调整模型参数，以确保其在不同市场条件下的适应性和稳定性。具体的网络结构和参数设置在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在对S&P 100股票的15个月实证测试中，MarketSenseAI实现了10%至30%的超额收益，累计回报高达72%，且风险水平与市场整体相当。这一结果表明，该框架在实际应用中具有显著的投资价值和竞争优势。

🎯 应用场景

MarketSenseAI框架具有广泛的应用潜力，尤其在金融投资领域。其能够实时分析市场数据并生成投资信号，帮助投资者做出更为精准的决策。此外，该框架的可解释性特征也为投资者提供了更好的决策依据，提升了投资策略的透明度和信任度。

📄 摘要（原文）

This paper introduces MarketSenseAI, an innovative framework leveraging GPT-4's advanced reasoning for selecting stocks in financial markets. By integrating Chain of Thought and In-Context Learning, MarketSenseAI analyzes diverse data sources, including market trends, news, fundamentals, and macroeconomic factors, to emulate expert investment decision-making. The development, implementation, and validation of the framework are elaborately discussed, underscoring its capability to generate actionable and interpretable investment signals. A notable feature of this work is employing GPT-4 both as a predictive mechanism and signal evaluator, revealing the significant impact of the AI-generated explanations on signal accuracy, reliability and acceptance. Through empirical testing on the competitive S&P 100 stocks over a 15-month period, MarketSenseAI demonstrated exceptional performance, delivering excess alpha of 10% to 30% and achieving a cumulative return of up to 72% over the period, while maintaining a risk profile comparable to the broader market. Our findings highlight the transformative potential of Large Language Models in financial decision-making, marking a significant leap in integrating generative AI into financial analytics and investment strategies.