ChatGPT 看新聞猜對九成，為什麼作者兩年後自己改口？

佛羅里達大學兩位學者讓 ChatGPT 讀新聞標題，判斷這則新聞對股價是好消息、壞消息還是不確定。新聞一出來，股價第一時間往哪邊走，GPT-4 猜對方向的比例大約九成（隔夜新聞 93.3%、盤中新聞 88.8%）。2023 年 4 月的第一版論文說，ChatGPT 可以預測股價。

2025 年 10 月的最新版多了三個提醒。九成準的那段漲跌，一般人來不及買；一般人買得到的是之後一兩天的延續，每天平均只有 0.34%，還沒扣交易成本。扣掉交易成本還能賺的，大概只有交易成本很低的造市商。而且策略一年比一年弱，報酬相對風險（Sharpe）從 2021 年第四季的 6.54，掉到 2024 年前五個月的 1.22，少了八成。

論文怎麼做

論文是 Lopez-Lira 和 Tang 的〈Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements?〉（ChatGPT 能預測股價嗎？），放在 arXiv 的工作論文，目前還沒看到期刊刊登。

他們要 ChatGPT 假裝自己是有推薦股票經驗的財經專家，看新聞標題，判斷對這家公司短期的股價是好、是壞，還是不確定。

ChatGPT 的訓練資料到 2021 年 9 月為止，所以他們全用之後的新聞，確保它沒有看過答案。最新版用了美國 4,123 檔股票、2021 年 10 月到 2024 年 5 月的新聞標題。每天把 ChatGPT 說是好消息的股票買進，壞消息的放空，看接下來賺不賺。

有些新聞，ChatGPT 比傳統的情緒分析工具會讀。第一版論文舉了一個例子，標題寫 Rimini Street 在跟甲骨文的官司裡被罰 63 萬美元。傳統工具看到「罰款」，判成壞消息；ChatGPT 判斷這對甲骨文是好消息，因為代表它保護得住自己的智慧財產。

模型要夠大才做得到。GPT-1、GPT-2 這些早期的小模型幾乎看不懂，GPT-3.5 好一些，GPT-4 最強。照 GPT-4 的判斷好消息買、壞消息空，還沒扣交易成本，報酬相對風險 2.97；GPT-3.5 是 1.66。

最新版的三個提醒

第一，九成準的是新聞一出來第一時間的反應，這段漲跌一般人根本來不及買。買得到的是之後一兩天的延續，每天平均 0.34%，還沒扣交易成本。

第二，論文自己說，扣掉交易成本還能賺的，大概就是交易成本很低的造市商。

第三，這個策略一年比一年弱。報酬相對風險 2021 年第四季是 6.54，2022 年剩 3.68，2023 年 2.33，到了 2024 年前五個月剩 1.22。作者的解釋是，用 ChatGPT 看新聞的人越來越多，大家都看得懂，股價就反應得越來越快。

台股回測

這集介紹論文本身，數字都取自論文第一版（2023 年 4 月）和最新版（2025 年 10 月），沒有另做台股回測。

四個檢視標準

1. 論文公開之後，還有效嗎？ 越來越弱。論文自己的數據，報酬相對風險三年掉了八成。
2. 扣掉成本，還賺嗎？ 一般投資人很難，作者說交易成本很低的造市商才做得到。
3. 比亂猜好嗎？ 比亂猜好。看懂新聞這件事，GPT-4 有本事，小模型才是在亂猜。
4. 贏得過一直抱著嗎？ 論文沒有直接比。這招要每天換股，我們的判斷是，一般人光是交易成本就很難贏過一直抱著。

限制

• 這是工作論文，還沒有期刊刊登，數字以第六版為準，之後可能再改。
• 樣本是美股，我們沒有拿台股驗證。
• 九成準的部分是新聞出來當下的反應，不能拿來交易；能交易的部分還沒扣交易成本。

出處

• Lopez-Lira, A., & Tang, Y. (2025). Can ChatGPT forecast stock price movements? Return predictability and large language models (arXiv:2304.07619v6) [Working paper]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.07619
• 第一版：2023 年 4 月 6 日。