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ChatGPT 뉴스 신호로 주식 모멘텀 포트폴리오 개선

기사 arXiv papers · 저자: Nikolas Anic et al.
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요약

이 연구는 대규모 언어 모델이 기업 뉴스를 활용해 횡단면 모멘텀 전략을 다듬을 수 있는지 검증합니다. S&P 500 구성 종목의 일별 수익률과 고빈도 뉴스를 결합한 뒤, 최근 뉴스가 주식의 과거 성과 지속을 뒷받침하는지 ChatGPT에 판단하도록 요청합니다. 결과 점수는 포트폴리오에 편입할 종목과 포지션 비중에 영향을 줍니다.

저자들은 개선된 전략이 표본 내외 기간 모두에서 롱온리 모멘텀 벤치마크를 위험조정 지표 기준으로 앞섰다고 보고합니다. 여기에는 모델 학습 데이터 기준일 이후의 기간도 포함됩니다. 거래 비용, 프롬프트 선택, 포트폴리오 제약에도 결과가 견고했으며 집중 포트폴리오에서 개선 폭이 더 컸다고 설명합니다. 근거는 특정 프롬프트 기반 모델과 주식 유니버스, 전략 설계에 관한 것입니다. 요약에는 효과 크기나 실행 가정 및 다른 시장·모델로의 일반화 가능성을 평가하기에 충분한 세부사항이 없습니다.

핵심 아이디어

  • 언어 모델이 최근 주식 모멘텀 맥락에서 기업 뉴스를 해석합니다.
  • 모델 점수는 종목 선정과 포트폴리오 비중에 모두 영향을 줍니다.
  • 보고된 결과는 샤프 및 소르티노 지표에서 롱온리 모멘텀 벤치마크를 웃돕니다.
  • 저자들은 비용, 프롬프트 설계, 포트폴리오 제약에도 결과가 견고했다고 보고합니다.
  • 집중 포트폴리오에서 보고된 개선 폭이 가장 커 포트폴리오 구성에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

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# ChatGPT in Systematic Investing -- Enhancing Risk-Adjusted Returns with LLMs


# ChatGPT in Systematic Investing -- Enhancing Risk-Adjusted Returns with LLMs









This paper investigates whether large language models (LLMs) can improve cross-sectional momentum strategies by extracting predictive signals from firm-specific news. We combine daily U.S. equity returns for S&P 500 constituents with high-frequency news data and use prompt-engineered queries to ChatGPT that inform the model when a stock is about to enter a momentum portfolio. The LLM evaluates whether recent news supports a continuation of past returns, producing scores that condition both stock selection and portfolio weights. An LLM-enhanced momentum strategy outperforms a standard long-only momentum benchmark, delivering higher Sharpe and Sortino ratios both in-sample and in a truly out-of-sample period after the model's pre-training cut-off. These gains are robust to transaction costs, prompt design, and portfolio constraints, and are strongest for concentrated, high-conviction portfolios. The results suggest that LLMs can serve as effective real-time interpreters of financial news, adding incremental value to established factor-based investment strategies.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.