核心概念
金融ストレス指標とChatGPTによる金融ニュースのセンチメント分析を組み合わせることで、株式市場のリスク・オン/リスク・オフ戦略の効果が向上する。
要約
本論文は、金融ストレス指標とChatGPTによる金融ニュースのセンチメント分析を組み合わせた新しいリスク・オン/リスク・オフ戦略を提案している。
まず、ボラティリティやクレジット・スプレッドに基づく金融ストレス指標を作成する。次に、ChatGPTを使ってブルームバーグの日次市場サマリーからセンチメント分析を行い、ストレス指標と組み合わせる。
この戦略は、ナスダック、S&P 500、主要6つの株式市場において、ベンチマークと比較して高いシャープ・レシオとカルマー・レシオを示す。また、最大ドローダウンも小さい。
さらに、ストレス指標のみの戦略とニュースセンチメントを組み合わせた戦略を動的に切り替える手法を提案している。これにより、ニュースセンチメントが有効でない期間でも安定したパフォーマンスを維持できる。
全体として、金融ストレス指標とニュースセンチメントを組み合わせた戦略は、株式市場のリスク・オン/リスク・オフ管理に有効であることが示された。
統計
株式市場のリスク・オン/リスク・オフ戦略では、ボラティリティが高い時期に防衛的な姿勢をとることが重要である。
株式市場の最大ドローダウンは、ストレス指標とニュースセンチメントを組み合わせた戦略では11%と小さい。一方、ニュースセンチメントのみの戦略では29%と大きい。
引用
「金融ストレス指標とニュースセンチメントを組み合わせることで、株式市場の変動に迅速に対応でき、ボラティリティの高い局面でのリスクを軽減できる。」
「ストレス指標のみの戦略は、ニュースセンチメントを組み合わせた戦略に次ぐパフォーマンスを示し、ストレス指標の頑健性が確認された。」