ChatGPT sagt Unternehmensgewinne besser voraus als Analysten
Drei Forscher der University of Chicago haben mit eigenen Prompts GPT4-Turbo die Bilanzen und Erfolgsrechnungen von 15,401 US-Unternehmen zwischen 1968 und 2021 analysiert.
Die Daten waren ...
- pseudonymisiert (keine Firmennamen)
- standardisiert (die Bilanzdaten liegen für jedes Unternehmen im gleichen Standardformat vor)
- und um Jahreszahlen bereinigt (aus 2021 wird z.B. „t“, aus 2020 dann „t-1“).
Die Forschungsfrage lautete dann: Wie gut prognostiziert die Software die Gewinne im jeweils folgenden Jahr? Und zwar: Werden die Gewinne steigen oder fallen? Grundlage waren die standardisierten Jahresbilanzen der vergangenen zwei Jahre und die Gewinn- und Verlustrechnungen der vergangenen drei Jahre.
Die Ergebnisse:
- ChatGPT liegt in 60% der Fälle richtig.
- Zum Vergleich: Der Konsens der menschlichen Analysten für diese Zeiträume und Unternehmen lag in 53% der Fälle richtig.
- Die gleiche Prognosesicherheit behält die Software auch für einen Zeitraum (Bilanzjahr 2023), für den GPT4-Turbo zum Testzeitpunkt keine Trainingsdaten über die Welt hatte. Mit anderen Worten: Das Wissen über die allgemeine Entwicklung der Welt und der Wirtschaft kann die Qualität der Vorhersagen nicht beeinflussen.
- Parallel dazu haben die Forscher auf Basis der Vorhersagen eine Börsenhandelsstrategie entwickelt und mit historischen Daten durchgespielt. Grobe Handelslogik: Aktien von Unternehmen übergewichten, deren Gewinne im Folgejahr voraussichtlich steigen werden. Ergebnis: Die Performance des Portfolios ist besser als die des Index. Und auch besser als künstliche neuronale Netze, die auf Finanzprognosen spezialisiert sind.
Das Ganze ist ein Arbeitspapier, also nicht in einem peer-reviewed Journal veröffentlicht. Auf jeden Fall lesenswert, hier als Kurzfassung, hier Volltext.
Das Fazit der Autoren finde ich bezeichnend: Wir haben keine Ahnung, warum und wie das funktioniert, aber es sollte auf jeden Fall eingesetzt werden für Handelsstrategie. Nun ja… Ich habe das nur ein wenig zugespitzt aus dem Original:
„For example, our results suggest that generative AI is not merely a tool that can assist investors (…), but can play a more active role in making informed decisions. (…) However, whether AI can substantially improve human decision-making in financial markets in practice is still to be seen. We leave this question for future research. Finally, even though we strive to understand the sources of model predictions, it is empirically difficult to pinpoint how and why the model performs well.“
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