ChatGPT를 이용한 주식 가격 예측

주식시장의 미래 가격을 예측하려는 시도는 자산가격결정론(Asset Pricing Theory)의 핵심 연구 분야로 발전해 왔다. 최근에는 Transformer 아키텍처를 활용해 시장의 비선형적 움직임을 포착하거나, TabGPT와 같이 과거 거래 내역을 바탕으로 미래 가격을 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다.

특히 Lopez-Lira와 Tang(2023)의 연구는 ChatGPT를 뉴스 분석에 활용하여 주가를 예측하는 효과성을 검증한 최초의 연구로 주목받고 있다. 연구 결과, ChatGPT를 이용해 뉴스 헤드라인을 긍정, 부정, 중립으로 분류한 결과가 다음 날의 주식 수익률에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

기존의 GPT-1, BERT 등 기초적인 언어 모델은 수익률 예측에 한계를 보였으나, 최신 LLM은 방대한 사전 학습을 통해 뉴스의 미묘한 맥락을 이해하고 미래 주가에 미칠 영향을 추론할 수 있는 능력을 보여주었다.

분석에는 미국 CRSP 데이터베이스의 일별 수익률과 뉴스 헤드라인이 사용되었으며, ChatGPT의 무작위성을 제어하기 위해 Temperature 값을 0으로 설정하여 실험을 진행했다. 또한, ChatGPT가 도출한 'GPT Score'는 기존 뉴스 제공업체의 감성 점수와 낮은 상관관계를 보여, 기존 방식이 포착하지 못한 새로운 정보를 포함하고 있음을 시사했다.