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

本文介绍了MarketSenseAI，这是一个创新的框架，利用GPT-4的先进推理技术在金融市场上选择股票。通过整合思维链和上下文学习，MarketSenseAI分析包括市场趋势、新闻、基本面和宏观经济因素在内的多种数据来源，以模拟专家投资决策。本文详细讨论了框架的开发、实施和验证，强调其生成可行和可解释的投资信号的能力。这项工作的一个显著特点是将GPT-4既作为预测机制又作为信号评估器，揭示了人工智能生成的解释对信号准确性、可靠性和接受度的重要影响。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，并在该期间实现了高达72%的累计回报，同时保持了与整个市场相当的风险水平。我们的研究结果强调了大型语言模型在金融决策中的变革潜力，标志着将生成式人工智能融入金融分析和投资策略的重大飞跃。

MarketSenseAI框架利用GPT-4的高级推理能力选择金融市场中的股票，解决了金融决策中的问题。

利用Chain of Thought和In-Context Learning分析市场趋势、新闻、基本面和宏观经济因素等多种数据源，模拟专家投资决策。使用GPT-4作为预测机制和信号评估器，通过生成AI解释来提高信号准确性、可靠性和接受度。

通过在S&P 100股票上进行15个月的实证测试，MarketSenseAI表现出色，提供10％至30％的超额收益，并在该期间实现了高达72％的累计回报，同时保持与整个市场相当的风险水平。

最近的相关研究包括《GPT-3的金融预测：使用大型语言模型进行投资》和《利用深度学习的金融市场预测：一种基于LSTM的方法》。