플로리다 대학교의 재무학 교수들이 발표한 새로운 연구는 주식시장 움직임을 예측하는 데 있어 ChatGPT의 잠재적 가치를 보여준다.
이 연구에서는 2021년 10월까지 보도된 기업 관련 뉴스 헤드라인 50,000여 개를 이 챗봇에 제공하고, 해당 뉴스가 해당 기업의 주가에 좋은지, 나쁜지, 관련이 없는지 평가하게 했다. 챗봇은 정서 분석을 통해, "ChatGPT 점수"를 메긴 다음, 이를 분석하여 다음 날 해당 기업의 주식시장 성과를 예측할 수 있는지를 판단했다.
연구 결과, 분석 대상 기업의 ChatGPT 점수와 다음날 주식시장 성과 사이에 유의미한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 점수가 높은 기업은 점수가 낮은 기업보다 수익률이 더 좋은 경향이 있었다. ChatGPT는 뉴스 헤드라인과 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 주가 움직임을 예측하는 기존의 정서 분석 방법보다 더 나은 성과를 보였다.
연구진은 ChatGPT 같은 고급 언어 모델을 투자 의사 결정 프로세스에 통합하면 더 정확한 예측이 가능하고 퀀트 트레이딩 전략의 성과를 향상시킬 수 있다고 결론지었다.
이 연구는 기존 모델이 ChatGPT에서 파생된 정서 점수보다 더 나은 예측력을 내놓지 못한다는 것을 보여주었다. 이러한 결과는 향후 주식시장 움직임을 예측하고자 하는 투자자에게 ChatGPT가 유망할 수 있음을 시사한다.
주식시장 수익률을 예측하는 데 있어 ChatGPT 및 기타 고급 언어 모델의 잠재적 사용 사례는 유망하지만, 기대만큼의 정확성과 지원을 제공하지 못할 경우 발생할 수 있는 위험에 대한 우려도 있다.
이러한 우려에도 불구하고, 블룸버그는 최근 영어 금융 문서, 뉴스, 서류, 보도 자료, 소셜 미디어로 구성된 데이터 세트로 학습된 새로운 GPT 기반 언어 모델인 블룸버그GPT를 출시했다.
블룸버그는 이 새로운 모델이 정서 분석, 뉴스 분류, 헤드라인 생성, 질의응답 및 기타 쿼리 관련 작업 같은 기존의 자연어 처리 작업을 개선할 수 있다고 주장한다.
블룸버그만이 혁신에 나선 것은 아니다. 전 세계 기업들은 기존 비즈니스 모델에 AI를 통합하고자 하지만 공급이 부족하다. 그렇기 때문에 제네시스AI는 모든 기업이 기존 모델에 AI를 통합할 수 있도록 지원하는 마켓플레이스를 구축하고 있으며, 이를 실현하기 위해 개인 투자자로부터 수백만 달러를 모금하고 있다.
르네상스 테크놀로지의 짐 사이먼스는 수십 년 전 머신러닝을 사용하여 컴퓨터가 최소한의 인간 입력만으로 과거 데이터를 통해 투자 결정을 내릴 수 있는 알고리즘을 개발한 선구자다. 그러나 자가 학습이나 강화 학습 같은 최첨단 인공 지능(AI) 방법을 사용하여 자동화된 운영으로 완전히 전환하지 않았다. 대신 고급 통계와 '이론 우선' 접근 방식에 계속 의존하고 있다.
우려와 상관없이, 금융 산업에서 AI의 사용은 빠르게 성장하고 있으며 업계의 진정한 판도를 바꿀 수 있다.
자료 출처: Benzinga, "ChatGPT Can Predict Stock Market Moves? New Study Shows ChatGPT Surprisingly Accurate in Predicting Stock Moves And Could Even Replace Investment Analysts"
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