本篇是“学海拾珠”系列第一百四十二篇，来源于《Can ChatGPTForecast Stock Price MovementsReturn Predictability and LargeLanguage Models》一文。
　　文章研究了基于大预言模型（LLM）的ChatGPT在股票收益预测中的性能，研究使用ChatGPT对公司新闻标题进行情感分类（积极、消极和中性），并计算出相应的"ChatGPT分数"，进而探究其对股票收益的预测能力。测算得到的Long-Short交易策略15个月获得了500%+的收益。
　　研究结果显示，相比于传统的情绪分析方法，未经专业训练的ChatGPT表现出显著的优势，揭示了其在股票收益预测方面的潜力，为投资决策提供了一种新的思路和工具。
　　探索基于大预言模型的ChatGPT在股票收益预测方面的潜力
　　本文为首篇通过大预言模型（LLM）预测股票收益的研究，探索了其在股票收益预测方面的潜力。将公司新闻标题进行情感分类，分为积极、消极和中性，并通过ChatGPT模型计算出每个标题的"ChatGPT分数"。然后进一步研究了这些分数与相应股票收益之间的关系，以评估ChatGPT在股票预测方面的表现。
　　ChatGPT在分类新闻标题情绪和预测股票收益方面的性能显著优于传统情绪分析方法
　　将ChatGPT与其他大型语言模型（如GPT-1、GPT-2和BERT）进行比较，评估它们在分类新闻标题情绪和预测股票收益方面的能力。研究发现，相比于传统的情绪分析方法，ChatGPT能捕捉到新闻标题中的情感细微差别，能够更好地解析新闻标题中的情感信息，并据此预测股票收益。
　　ChatGPT在小市值股票和负面新闻预测中展现出卓越性能
　　研究发现，将ChatGPT应用于投资决策可以带来准确的预测结果，尤其在小市值股票领域。此外，ChatGPT在预测负面消息方面表现出相对突出的能力。这一研究结果为量化研究提供了新的数据和思路。
　　风险提示
　　文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。