Institutional Money, Ausgabe 4 | 2023

University in China im September 2023 getan haben, als sie das Paper „GPT’s Idea of Stock Factors“ publizierten. ChatGPT, sag mir … Die Idee war denkbar simpel: ChatGPT 4.0 zu „beauftra- gen“, eine Faktorstrategie für US-Aktien zu entwerfen. Die Autoren positionieren ChatGPT „als einen Ersatz für einen Finanzexperten“ und beauftragen ihn mit der Entstehung von bisher nicht identifizierten Faktoren, die zukünftige Aktienrenditen erklären sollen. Um potenzielle Unklarhei- ten in den textuellen Darstellungen oder mathematischen Notationen von ChatGPT zu vermeiden, soll die KI die direkte Extrapolation des Berechnungsalgorithmus bezüg- lich der Faktoren von ChatGPT im Dialog mit dem Anwender ausweisen. Um zu verhindern, dass ChatGPT zu Faktoren zurückkehrt, die bereits in der bestehenden Litera- tur dokumentiert sind, legen die Autoren fest, dass ein facet- tenreicher Faktor dargestellt werden muss. Als weitere Si- cherheitsmaßnahme wird eine sorgfältige manuelle Über- prüfung des extrapolierten Faktors durchgeführt, um dessen Originalität zu bestätigen. 35 neue Faktoren Unter diesen Voraussetzungen haben die Autoren eine Reihe von Faktoren synthetisiert und anschließend 35 iso- liert, die nahtlos in das Kodierungs-Framework integriert wurden. Im Bewusstsein des Dilemmas der „vorausschauen- den“ Analyse und der zeitlichen Einschränkungen der Trai- ningsdaten von GPT, die zum Zeitpunkt des Experiments bis hin zum September 2021 begrenzt waren, wurde die retrospektive Analyse von Daten zwischen Oktober 2021 und Dezember 2022 durchgeführt. Die Daten selbst stam- men aus dem CRSP-Datensatz für den US-amerikanischen Aktienmarkt. Schließlich wurde eine Leistungsbeurteilung jedes Faktors für den Zeitraum von 2000 bis September 2021 durchgeführt. Faktoren, die eine positive Leistung aus- wiesen, behielten ihre ursprünglichen Werte während der Faktorrenditeanalyse bei, während Faktoren mit negativer Leistung vor der Analyse eine Wertumkehrung durchliefen. Renditen und Alphas enorm stark Im Rahmen dieses Long-Short-Schemas verzeichneten ledig- lich fünf Faktoren negative Renditen, während der Löwen- anteil von 30 Faktoren positive Erträge erzielte. Faktor 28 erwies sich als das Maß aller Dinge mit einer erstaunlich Die Stärke des Large Language Models ChatGPT ist, dass die Befehlseingabe sehr nah an menschlicher Kommunikation ist. Dadurch wird die Interaktion deutlich niederschwelliger, als das bei bisherigen KI-Anwendungen der Fall ist. Zuletzt wurde auch die Datumsbegrenzung auf das Jahr 2023 ausgeweitet. N o . 4/2023 | institutional-money.com 135 KI und ChatGPT-Faktormodell | THEORIE & PRAXIS FOTO: © SIQARUS | GENERIERT MIT KI | STOCK.ADOBE.COM, LOGO: © OPENAI » Ich kann Ihnen versichern, dass die von mir vorgeschlagenen Kombinationen auf einer soliden mathematischen Basis beruhen. « ChatGPT 4, KI & Large Language Model