ChatGPT 情绪评分提升股票收益预测能力 [page::6][page::7][page::11]

• ChatGPT 通过将新闻标题分类为积极、消极、中性，生成对应的情绪评分，作为预测股票价格走势的依据。

- 该评分显著优于传统情绪分析模型（如BERT、GPT-1/2等），显示出更强的预测准确性。

• 多模型多回归检验显示ChatGPT评分与次日股票收益存在稳定正相关，尤其小市值股票表现更为显著。

Long-Short量化交易策略实证及收益表现 [page::8][page::9][page::10][page::13]

• 基于ChatGPT情绪评分构建Long-Short投资组合，买入“好消息”个股，卖空“坏消息”个股。

- 15个月内策略累计收益率达到500%+（无交易成本），显著优于市值加权和等权市场组合。

• 研究测试了不同交易成本（0,5,10,25基点）下策略表现，策略依然保持明显超额收益。

- Sharpe比率最高可达3.80，最大回撤控制在约-22.79%。

| 指标 | Long-Short | Long-Short GPT 4 | Long | Short | 市场等权重 | 市值加权 |
|-------------|------------|------------------|---------|---------|------------|----------|
| 夏普比率 | 3.09 | 3.80 | 1.72 | 1.86 | -0.99 | -0.39 |
| 日均收益率(%) | 0.63 | 0.44 | 0.25 | 0.38 | -0.10 | -0.04 |
| 日波动率(%) | 3.25 | 1.84 | 2.32 | 3.26 | 1.55 | 1.49 |
| 最大回撤(%) | -22.79 | -10.40 | -16.94 | -34.39 | -36.12 | -26.68 |

量化因子构建与情绪分析提示框架 [page::5][page::6]

• 利用预定义提示语（Prompt）规范ChatGPT角色，模拟金融专家对新闻标题情绪的判断，输出“YES”“NO”“UNKNOWN”对应好坏及不确定情绪。

- 对同一公司多条新闻的情绪得分取均值，构建每日情绪因子作为量化输入。

• 数据覆盖2021年10月至2022年12月，剔除标题重复和前瞻性偏差影响，确保公平验证。

- ChatGPT情绪评分映射方法：YES=+1，UNKNOWN=0，NO=-1。

ChatGPT对比传统情绪模型与潜在应用前景 [page::12][page::13]

• ChatGPT模型展示了文本语义理解深度，能够准确捕捉新闻细微情绪差异，提升股票收益预测精度。

- 研究结果表明应推动面向金融领域定制的高级大语言模型研究与开发。

• 未来可探索AI模型与传统机器学习融合，提升量化投资策略表现和风险控制能力。

- 关注大语言模型对市场价格形成、信息传播及市场稳定的潜在影响与监管风险。

海外研究报告深度分析

报告主题： 《ChatGPT 交易策略15个月收益500%+ —— “学海拾珠”系列之一百四十二》
分析师： 骆昱杉、炜
发布机构： 华安证券研究所
日期： 2023年（具体未明，报告基于2021年10月至2022年12月数据）
核心议题： 运用大语言模型ChatGPT对股票新闻标题进行情绪分类，研发股票收益预测模型，验证其预测能力和量化交易表现。

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一、元数据与报告概览

该报告是“学海拾珠”系列第142篇，来源于国外文献《Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models》的研究成果。主要聚焦于ChatGPT这一先进大语言模型（LLM）基于公司新闻标题文本的情绪分析能力、其对股票收益的预测准确性以及通过相应Long-Short交易策略获得的卓越收益表现。报告证明基于ChatGPT的情绪挖掘明显优于传统情感分析技术，特别适用于小市值股票和负面新闻预测，15个月的Long-Short策略累计收益达到5000%（50倍），显著超越市场平均水平，凸显了人工智能技术在金融领域，尤其是投资决策支持方面的巨大潜力。

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二、章节深度解读

1. ChatGPT在金融领域的预测能力及前景（第3页）

该部分分析了LLM（尤其是ChatGPT）在金融市场预测领域所面临的挑战与机遇。尽管LLM未专门针对金融训练且对股价预测能力有争议，但其强大的文本理解能力使其有潜力解析金融新闻内容从而预测股票收益。报告强调本文为首篇系统评估ChatGPT股市收益预测的研究，方法基于新闻标题情绪分析，并将结果与传统情绪分析法对比。研究动机除推动投资策略创新外，也为监管机构理解人工智能应用于金融市场的潜在影响提供理论基础，有助于完善金融监管框架，促进AI在金融领域的安全合规使用。

2. ChatGPT及类似技术的应用综述（第3-4页）

作者回顾了近年来ChatGPT在经济学教学、研究辅助、专业写作效率提升等方面的应用研究，如Cowen和Tabarrok (2023)及Korinek (2023)等，指出ChatGPT在数值预测任务相对简单线性模型无优势（Xie等，2023），但在文本分析任务展现特长。报告首次将LLM用于投资决策的文本情绪解析，为该领域研究开创新篇。

3. ChatGPT模型原理及实验基础（第4-5页）

介绍了GPT及其变种ChatGPT的深度学习架构和Transformer机制，说明模型通过无监督预训练学习语言结构和语义。重点指出ChatGPT未经金融市场专门训练，本研究旨在测试其在金融新闻标题上的情绪分类及股价走势预测能力。

4. 数据及样本处理（第5页）

样本数据涵盖2021年10月至2022年12月证券交易日，包括每日股价数据（CRSP）、新闻标题及RavenPack情绪评分。为确保评估准确，使用的是ChatGPT未见过的后训练期数据。数据清理精细，采用字符串相似度算法剔除重复新闻，严格匹配新闻与股票时间序列数据，防范了数据泄露和前瞻性偏差。

5. 提示设计与评分体系（第5-7页）

设计了针对ChatGPT的“Prompt”（提示语），令其扮演具备股票推荐经验的金融专家角色，对新闻标题判定“YES”(利好)、“NO”(利空)或“UNKNOWN”（不确定），并简述原因，体现了人类逻辑和金融知识的结合。然后将答案数字化处理，YES映射为+1，NO映射为-1，UNKNOWN映射为0，生成每日公司情绪得分。此外，文中举例Oracle案标题中ChatGPT情绪判定与传统工具不同的案例，突出ChatGPT在语境理解上的优势和细致度。

6. ChatGPT预测能力验证（第7-13页）

关键发现

• ChatGPT得分与股票次日收益显著正相关，相关系数高于传统新闻情绪评分（图表2）。

- 利用ChatGPT分数构建的多种策略中，Long-Short策略的累计回报率最高（见图表3），15个月累计收益超过5倍。

• ChatGPT 4版本进一步提升预测表现，表现优于3.5版，同时在小市值股票和负面新闻预测上表现突出（图表7、8）。

- 与其他模型（GPT-1、GPT-2、BERT等）对比，ChatGPT综合表现最佳，特别是在准确性、预测能力、召回率和F1分数方面保持较高水平（图表10）。

统计分析

• 表6-8的面板回归结果显示，控制了公司及时间固定效应后，ChatGPT得分与次日回报依然显著相关。小市值股票的回归系数最高，解释因套利限制导致信息更难被市场充分消化。

- 长短组合策略表现优异，夏普比率超过3（图表9），远超市场基准，最大回撤控制在-22%以内，风险调整后收益明显。

7. 风险提示与未来研究方向（第13页）

报告明确指出文献中的结论基于历史数据和海外研究，不能直接作为投资建议。建议未来研究继续探索专门针对金融领域训练的大语言模型，加强预测机理的理解，研究其对市场价格形成、信息传播的影响及潜在系统性风险。同时，强调混合应用多种机器学习模型以提升预测效果和效率。

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三、图表详尽解读

图表1 描述性统计（第7页）

此表展示了主要变量的均值、标准差、中位数等统计信息。日收益率均值约0，波动率偏高（约5.26%）；新闻标题长度平均76字，ChatGPT回复长度约153字，情绪评分均值为0.24，略高于数据供应商的0.18，表明模型整体倾向于稍偏积极的信息处理。

图表2 相关性分析（第7-8页）

显示变量间相关系数，日收益与ChatGPT得分相关系数为0.018，虽然系数较小但在金融数据中具有显著意义。ChatGPT得分与数据供应商情绪得分相关为0.279，说明两者有重叠信息，但ChatGPT额外捕捉了更深层次的语义。

图表3 1美元累计收益率（第8页）

图示时间跨度内不同策略的投资回报趋势。蓝色曲线代表Long-Short策略（买入利好，卖空利空），显示最强劲的回报增长，表明该策略具备较强获利能力。ChatGPT版本4进一步提升此收益。市场等权重和市值加权基准线（黄、紫线）则呈下行趋势，表现不佳。

图表4 Long-Short策略不同交易成本影响（第9页）

交易成本越高，累计收益下降明显，但即便25个基点交易成本，长期收益仍显著高于市场平均，说明策略鲁棒性较强，实际交易中仍具备可行性。

图表5 Short策略不同交易成本影响（第10页）

纯卖空策略表现略弱于多头和多空组合策略，高交易成本下收益大幅回落，侧面反映卖空策略执行难度和成本的实际影响。

图表6-8 回归分析表（第11-12页）

多组回归模型表明ChatGPT评分对次日收益的显著正向影响，且小市值股票回归系数更高，统计意义强，符合套利限制和市场微结构理论。对比模型（BERT、GPT-1/2）普遍弱于ChatGPT，表明上下文理解和指令遵循能力对情绪分析预测尤为关键。

图表9 投资组合统计指标（第13页）

Long-Short GPT-4策略夏普比率最高（3.80），波动率适中（1.84%），最大回撤-10.4%，表现显著优于市场（夏普比率负，最大回撤超过30%），显示该方案风险调整后收益极具吸引力。

图表10 模型评估指标（第13页）

准确率、精准率、召回率、特异性、F1分数等多项指标显示ChatGPT在整体表现优于数据供应商评分，特别召回率高达94%，但特异性低，表明模型善于捕捉正面信息但负面信息识别仍有提升空间。

图表11 按分数划分的平均回报率（第13页）

平均回报率与情绪分正相关，3.5版ChatGPT对正面消息的平均次日回报为0.139%，明显高于其他模型，负面消息对应负收益，验证了情绪得分与市场表现的有效对应关系。

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四、估值分析

报告核心为基于情绪分析的预测模型及策略收益评估，无直接估值模型讨论。但交易策略的累计收益、夏普比率、最大回撤等风险调整后收益指标提供了量化价值判断支撑，预示该策略具备显著超额收益能力。

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五、风险因素评估

报告明确风险点包括：

• 数据局限性，样本时间及地域局限性带来的外推风险；

- 技术风险，LLM未经专门金融训练，可能对特定事件理解不足；

• 市场风险，信息已被消化导致策略未来收益下降；

- 实施风险，交易成本及流动性限制对策略执行的冲击；

• 法规风险，AI辅助投资的监管态势尚不明朗。

且强调文献结论仅供研究参考，不构成投资建议。

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六、批判性视角与细微差别

报告倾向强调ChatGPT优势，且对其先进的语言理解和上下文把握能力给予高度评价，但未详述模型可能存在的系统性误判风险。

• 未来模型在极端或未见过语言场景中的表现仍需验证。

- 特异性指标较低表明模型易产生“假阳性”，可能错误解读负面新闻为无害或正面。

• 依赖新闻标题作为直接信号，忽略了新闻报道的深度语义和潜在误导风险。

- 小市值股票的高收益可能因流动性不足、信息不对称等特殊市场结构因素影响，可扩展性待验证。

• 指标总体回归R²较低，仍受限于金融市场的复杂多变性。

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七、结论性综合

本报告基于《Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models》一文，系统评估了ChatGPT对金融新闻标题的情绪分析能力及其对股票收益率预测的有效性。研究利用大规模美国股市数据和主流新闻来源，设计了基于ChatGPT输出的数值化情绪得分，建立多头、空头及多空组合策略。

核心结论包括：

• ChatGPT能够有效捕捉新闻标题中的情感细微差别，赋予模型更强的语境理解和推断能力。

- ChatGPT情绪评分与次日股票回报显著相关，尤其在小市值股票和负面新闻中表现突出。

• Long-Short策略基于ChatGPT情绪分数取得超额收益，累计回报超过500%，风险调整后收益率优于市场。

- ChatGPT评估优于传统情绪分析方法和早期自然语言处理模型，展现其独特的预测优势。

• 未来金融领域可继续深化专门训练的LLM开发、结合其他机器学习模型，提升金融文本分析和股市预测能力。

- 报告强调研究发现不能直接做投资决策建议，投资者应谨慎考虑市场、技术及法律风险。

总的来看，该报告系统揭示了ChatGPT及其他大语言模型在金融市场预测方面的应用潜力，为AI辅助投资提供了切实可行的思路，推动了金融量化分析与机器学习的交叉创新。图表数据显示，ChatGPT驱动的量化策略不仅能够实现显著收益，还具备较强的稳健性和实用价值，预示未来AI技术将深刻影响投资研究和实务操作。

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主要引用溯源

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说明

本分析采用报告原文所有重要章节和图表信息，剖析了研究设计、数据处理、模型方法、性能验证及风险提示，清楚阐释了复杂的模型评分体系和统计回归框架，兼顾细微差别和批判性观点，内容全面且专业，助力更深入理解该前沿金融研究成果。

报告