[論文レビュー] ChatGPT and Deepseek: Can They Predict the Stock Market and Macroeconomy?

Jian Chen, Guohao Tang+2 more|ArXiv.org|Feb 14, 2025

Stock Market Forecasting Methods被引用数 5

ひとこと要約

ChatGPT は Wall Street Journal の見出しから情報を抽出して株式リターンと市場リスクプレミアムを予測できる一方、DeepSeek は劣る。その他の LLM も同様に不十分である。

ABSTRACT

We study whether ChatGPT and DeepSeek can extract information from the Wall Street Journal to predict the stock market and the macroeconomy. We find that ChatGPT has predictive power. DeepSeek underperforms ChatGPT, which is trained more extensively in English. Other large language models also underperform. Consistent with financial theories, the predictability is driven by investors' underreaction to positive news, especially during periods of economic downturn and high information uncertainty. Negative news correlates with returns but lacks predictive value. At present, ChatGPT appears to be the only model capable of capturing economic news that links to the market risk premium.

研究の動機と目的

• ChatGPT と DeepSeek が Wall Street Journal の表紙ニュースの見出しから株式市場のリターンとマクロ経済変数を予測できるかを評価する。
• LLM から導かれる良ニュース/悪ニュース比の予測力を定量化する。
• ChatGPT と DeepSeek および他の大規模言語モデルを予測性能で比較する。
• 予測力を駆動する経済メカニズム（投資家の過少反応、情報不確実性）を検討する。

提案手法

• Wall Street Journal の表紙見出し（1996–2022）を入力データとして使用する。
• ChatGPT-3.5 に見出しを GOING UP、GOING DOWN、UNKNOWN に分類させ、月次の良ニュース悪ニュース比を計算する。
• NR^G の良ニュース比を用いた市場超過リターンの在来（インサンプル）およびアウト・オブ・サンプル予測可能性を評価する。
• ChatGPT-4、微調整、代替プロンプトでの頑健性を検証し、DeepSeek-R1 および BERT 系モデルと比較する。
• 埋め込みベースの新規性指標を分析し、遅延要因とマクロ変数をコントロールする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ChatGPT と DeepSeek は WSJ 見出しから情報を抽出して、総市場と市場リスクプレミアムを予測できるか。
• RQ2 ChatGPT の良ニュース信号は将来のリターンを予測可能で、アウト・オブ・サンプルではどうか。
• RQ3 ChatGPT、DeepSeek、その他の LLM は株式リターンとマクロ経済ファンダメンタルズの予測でどのような相対的性能を示すか。

主な発見

• ChatGPT-3.5 の良ニュース比 NR^G は同期リターンおよび将来リターンを正に予測し、年次視点で R^2 は 8.52% に上昇する（1996年1月–2022年12月）。
• NR^G のアウト・オブ・サンプル R_OS^2 は 1.17%（2006年1月–2022年12月）、意味のある経済価値を有する（リスク回避=3 で CER 増分 4.92%、純コスト後 CER 3.55%、シャープ比 0.51 対 市場 0.30）。
• 悪いニュース信号はリターンと同時相関を示すが、将来のリターンを予測する力はない；良いニュースが予測可能性を駆動し、特に下落局面や不確実性が高い時期に顕著。
• DeepSeek-R1 はニュースに対する同時的な株式市場反応を捉えるが、将来のリターンやマクロ経済ファンダメンタルズの予測力を欠く；その信号はセンチメントと相関するが、GPT由来の信号とは異なる。
• ChatGPT は市場リスクプレミアムに関連するマクロ経済情報を捕捉する点で、他の大規模言語モデル（DeepSeek および BERT 系）よりも優れている。