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[2I6-GS-10-01] 会社四季報のセンチメントを用いた株式銘柄選定の試み
キーワード：センチメント、金融文書、大規模言語モデル
大規模言語モデルを始めとした複数の手法を用い，日本の上場企業の動向をまとめたデータブックである会社四季報からセンチメントを算出する．国内の上場企業について網羅された会社四季報から算出したセンチメントにより，小型の銘柄の選定がより効率的に行える可能性を示す．金融ドメインにおいてもChatGPTをはじめとした大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）の活用が盛んであり，テキストを用いた様々な実証分析が行われている．本研究ではその実証分析の一環として，極性辞書や既存のセンチメントデータセットを学習したモデルとやChatGPTによる複数のセンチメント算出手法を構築する．分析の結果，算出したセンチメントスコアが高い分位では超過リターンが大きく，低い分位では超過リターンが小さい傾向が見られた．銘柄規模別の分析では，この傾向が小型の銘柄において強く現れた．
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