המחברים טוענים כי מודלים של שפה טבעית גדולים כמו ChatGPT יש ערך פוטנציאלי משמעותי לחיזוי תשואות שוק המניות על ידי ביצוע ניתוח רגש בכותרות חדשות. באמצעות ניתוח אמפירי מקיף, הם מוכיחים כי ChatGPT מסוגלת ביעילות לחלץ איתותים מנתוני טקסט כדי לחזות תשואות מניות, ומביסה שיטות ניתוח רגישות מסורתיות. מודלים מתקדמים יותר כמו ChatGPT-4 מפגינים את היכולות החזקות ביותר, מה שמרמז כי חיזוי תשואות הוא מאפיין מתעורר של מודלי שפה מורכבים יותר ויותר.
המחברים מספקים ראיות כי אסטרטגיות מסחר המבוססות על הערכות ChatGPT של כותרות חדשות יכולות להניב תשואות עודפות. הם גם מוצאים חיזוי במניות קטנות וגדולות כאחד, מה שמצביע על תגובת חסר של השוק לחדשות. החיזוי חזק יותר עבור מניות קטנות יותר מצביע על תפקיד שממלאים מגבלות ארביטראז'.
באופן כללי, התזה המרכזית היא שמודלים של שפה טבעית גדולה כמו ChatGPT יכולים להוסיף ערך לניתוח השקעות וקבלת החלטות על ידי ניצול יכולות עיבוד השפה הטבעית שלהם, מבלי להזדקק לאימון מפורש על נתונים פיננסיים. המאמר מדגיש את היישומים הפוטנציאליים וההשלכות של בינה מלאכותית מתקדמת כזו עבור מחקר ופרקטיקה בכלכלה פיננסית.