Chat GPT kann nicht in die Zukunft sehen, aber es hat bereits einen Wert für Investoren, die zukünftige Bewegungen auf dem Aktienmarkt vorhersagen wollen. Das geht aus einer Studie hervor, die am Montag im Social Science Research Network von zwei Finanzprofessoren der University of Florida veröffentlicht wurde.
Die Forscher fütterten den Chatbot mit über 50'000 Schlagzeilen über Unternehmen, die bis Oktober 2021 zurückreichen und baten ihn zu bestimmen, ob die Schlagzeilen gute, schlechte oder irrelevante Nachrichten für die Aktienkurse der Unternehmen waren. Anhand dieser Stimmungsanalyse berechneten sie einen numerischen «Chat-GPT-Score» und analysierten, ob diese Scores die Aktienkursentwicklung des Unternehmens am nächsten Tag vorhersagen.
Chat GPT liefert positive Ergebnisse
Die Forscher fanden eine statistisch signifikante positive Korrelation zwischen diesen Werten und der Aktienkursentwicklung am nächsten Tag für die untersuchten Unternehmen. Unternehmen mit einer höheren Punktzahl erzielten tendenziell bessere Renditen als Unternehmen mit einer niedrigeren Punktzahl.
Die Studie ergab auch, dass Chat GPT andere «traditionelle Stimmungsanalysemethoden» übertraf, die ebenfalls Daten aus Schlagzeilen und sozialen Medien zur Vorhersage von Aktienbewegungen nutzen – obwohl die Forscher zugeben, dass sie in dieser Studie nicht jede einzelne dieser Methoden getestet haben.
«Kurz gesagt: Unsere Studie zeigt den Wert von Chat GPT bei der Vorhersage von Aktienmarktrenditen», schreiben die Forscher. Sie fügten hinzu: «Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einbeziehung fortgeschrittener Sprachmodelle in den Anlageentscheidungsprozess zu genaueren Vorhersagen führen und die Leistung quantitativer Handelsstrategien verbessern kann.»
Als die Forscher die Leistung von Chat GPT mit traditionellen Methoden verglichen, stellten sie fest, dass diese anderen Modelle keine höhere Vorhersagekraft hatten als die von Chat GPT abgeleiteten Stimmungswerte. «Sobald man Chat GPT verwendet, ist die Verwendung eines anderen Stimmungsmasses für die Vorhersage nicht hilfreich», sagte der Studienautor Alejandro Lopez-Lira gegenüber Business Insider.
Chat GPT hat aber noch Schwächen
Lopez-Lira sagte, dass KI-Tools wie Chat GPT in Zukunft eingesetzt werden könnten, um die Effizienz des Aktienmarktes zu verbessern, indem Nachrichten schneller in die Aktienkurse eingearbeitet werden. Er sagte auch, dass diese Tools einige Investmentanalysten ersetzen könnten.
Seit der Einführung von Chat GPT im November vergangenen Jahres haben die Nutzer seine Grenzen getestet. Lopez-Lira sagte, dass Anleger «Vorsicht walten lassen und sich nicht ausschliesslich auf Chat GPT oder ähnliche KI-Modelle verlassen sollten», unter anderem, weil es mehrere Bereiche gibt, in denen die KI bei der Vorhersage von Aktienmärkten noch verbessert werden muss.
«Chat GPT hat keinen Zugang zu aktuellen Daten, die über den Trainingszeitpunkt im September 2021 hinausgehen», sagte er. Diese Einschränkung bedeutet, dass das KI-Modell möglicherweise keine neueren Markttrends, Nachrichten oder Entwicklungen kennt, die die Aktienkurse und Anlageentscheidungen erheblich beeinflussen könnten.
Chat GPT hat derzeit auch Schwierigkeiten bei der Verarbeitung grosser Texte und beim «Number Crunching». «Es kann keine grossen Mengen an numerischen Daten verarbeiten, wie zum Beispiel die Buchhaltungsdaten von Unternehmen», sagte er. Die Behebung dieser Probleme, so Lopez-Lira, könnte die Vorhersagefähigkeiten des Chatbots «erheblich verbessern».
«Da sich der Bereich der KI-gesteuerten Finanzen weiter ausbreitet, können die aus dieser Forschung gewonnenen Erkenntnisse dazu beitragen, die Entwicklung genauerer, effizienterer und verantwortungsbewussterer Modelle anzuleiten, die die Leistung finanzieller Entscheidungsprozesse verbessern», schreiben die Forscher in der abschliessenden Zeile der Studie.
Dieser Artikel erschien zuerst beim Business Insider unter dem Titel «Chat GPT kann besser vorhersagen, wie Aktien auf Nachrichten reagieren werden als herkömmliche Modelle, zeigt eine neue Studie».