Das StockGPT-Modell ist ein autoregessives Transformermodell, das direkt auf historischen Aktienkursdaten trainiert wurde, um die komplexen Dynamiken von Aktienrenditen zu verstehen und vorherzusagen. Im Gegensatz zu manuell erstellten Handelsmustern auf Basis historischer Aktienkurse, lernt StockGPT die für zukünftige Renditen prädiktiven versteckten Darstellungen automatisch über seinen Aufmerksamkeitsmechanismus.
In der Testphase von 2001 bis 2023 erwirtschaftet ein täglich neu ausgewogenes Long-Short-Portfolio, das auf StockGPT-Prognosen basiert, eine jährliche Rendite von 119% bei einem Sharpe-Verhältnis von 6,5. Dieses Portfolio erklärt vollständig Momentum- und Trendumkehr-Effekte und umfasst die meisten führenden Aktienfaktoren. Dies unterstreicht das enorme Potenzial von generativer KI, menschliche Entscheidungen im komplexen Finanzinvestmentbereich zu übertreffen, und veranschaulicht die Wirksamkeit des Aufmerksamkeitsmechanismus großer Sprachmodelle, wenn er auf ein völlig anderes Gebiet angewendet wird.
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by Dat Mai om arxiv.org 04-09-2024
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