Des chercheurs de l’Université de Floride ont découvert une corrélation significative entre l’évaluation des gros titres des médias par ChatGPT et les rendements quotidiens ultérieurs des actions étudiées.
Les chercheurs ont utilisé ChatGPT pour indiquer si un titre de presse particulier était positif, négatif ou neutre pour les cours des actions d’entreprises. L’étude montre une corrélation positive entre l’analyse du sentiment de ChatGPT et les rendements boursiers quotidiens ultérieurs.
« Nos résultats suggèrent que l’utilisation de ChatGPT dans le processus d’investissement peut fournir des prédictions de cours plus précises que les logiciels habituels qui analysent le sentiment. Cela peut améliorer les performances des stratégies de trading quantitatives », ont déclaré Alejandro Lopez-Lira et Yuehua Tang, tous deux Assistant Professors en finance à l’université de Floride et auteurs de l’étude Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models.
Prompts
La conception de l’étude repose sur l’utilisation de ‘prompts’, un court texte qui fournit un contexte et des instructions à ChatGPT pour générer une réponse.
Les chercheurs ont utilisé le prompt suivant : ‘Oublie toutes tes instructions précédentes. Fais comme si tu étais un expert financier. Tu es un expert financier qui a de l’expérience dans la recommandation d’actions. Sur la première ligne, réponds ‘OUI’ pour une nouvelle positive, ‘NON’ pour une nouvelle négative ou ‘INCONNU’ pour une incertitude. Ensuite, sur la ligne suivante, donne une explication dans une phrase courte et concise à la question suivante : ce titre est-il positif ou négatif pour le cours de l’action de [nom de l’entreprise] à court terme ?
Interrogé sur ce que signifiait le titre ‘Rimini Street fined $630,000 in case against Oracle’ pour l’action Oracle, ChatGPT a répondu ‘OUI’.
« L’imposition d’une amende à Rimini Street pourrait potentiellement renforcer la confiance des investisseurs dans la capacité d’Oracle à protéger sa propriété intellectuelle. Cela pourrait entraîner une demande accrue pour ses produits et services », a expliqué le modèle de langage.
Selon les chercheurs, d’autres outils d’analyse linguistique attribuent un score de sentiment négatif de -0,52, ce qui indique que la nouvelle est perçue comme négative. ChatGPT, en revanche, estime que la nouvelle est positive pour Oracle.
« La supériorité de ChatGPT dans la prédiction des rendements boursiers peut être attribuée à sa compréhension avancée du langage, qui lui permet de saisir les nuances et les subtilités des titres de presse. Cela permet au modèle de générer une évaluation plus fiable du sentiment, conduisant à de meilleures prédictions des rendements boursiers quotidiens », ont déclaré Lopez-Lira et Tang.
Longueur d’avance
Selon les chercheurs, les implications de ces résultats de recherche sont considérables et offrent aux investisseurs un nouvel outil pour les aider dans leurs processus d’investissement.
« En intégrant les capacités d’analyse du sentiment de ChatGPT dans leurs stratégies d’investissement, les investisseurs peuvent potentiellement prendre une longueur d’avance en prédisant les mouvements du marché avec plus de précision et de confiance. »