Fugu-MT 論文翻訳(概要): Measuring Consistency in Text-based Financial Forecasting Models

論文の概要: Measuring Consistency in Text-based Financial Forecasting Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08524v2
Date: Fri, 2 Jun 2023 05:13:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-05 19:21:16.703482
Title: Measuring Consistency in Text-based Financial Forecasting Models
Title（参考訳）: テキスト型財務予測モデルにおける一貫性の測定
Authors: Linyi Yang, Yingpeng Ma, Yue Zhang
Abstract要約: FinTrustは財務文書の論理的一貫性を評価する評価ツールである。金融予測のための最先端NLPモデルの整合性は乏しいことを示す。意味保存による性能劣化の分析は,現在のテキストベースの手法が市場情報の堅牢な予測に適していないことを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.339586273664725
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Financial forecasting has been an important and active area of machine learning research, as even the most modest advantage in predictive accuracy can be parlayed into significant financial gains. Recent advances in natural language processing (NLP) bring the opportunity to leverage textual data, such as earnings reports of publicly traded companies, to predict the return rate for an asset. However, when dealing with such a sensitive task, the consistency of models -- their invariance under meaning-preserving alternations in input -- is a crucial property for building user trust. Despite this, current financial forecasting methods do not consider consistency. To address this problem, we propose FinTrust, an evaluation tool that assesses logical consistency in financial text. Using FinTrust, we show that the consistency of state-of-the-art NLP models for financial forecasting is poor. Our analysis of the performance degradation caused by meaning-preserving alternations suggests that current text-based methods are not suitable for robustly predicting market information. All resources are available at https://github.com/yingpengma/fintrust.
Abstract（参考訳）: 金融予測は機械学習研究の重要かつ活発な領域であり、予測精度の最も控えめな優位性でさえも、大きな財政的利益に該当する可能性がある。自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、公開企業からの決算報告などのテキストデータを活用して資産の返却率を予測する機会をもたらす。しかし、そのようなセンシティブなタスクを扱う場合、モデルの一貫性 -- 入力における意味保存的な交替の下での不変性 -- は、ユーザの信頼を構築する上で重要な特性である。しかし、現在の財務予測手法では一貫性は考慮されていない。この問題に対処するため,ファイナンシャルテキストにおける論理的一貫性を評価する評価ツールFinTrustを提案する。 FinTrustを用いて、金融予測のための最先端NLPモデルの一貫性が低いことを示す。意味保存による性能劣化の分析は,現在のテキストベースの手法が市場情報の堅牢な予測に適していないことを示唆している。すべてのリソースはhttps://github.com/yingpengma/fintrustで利用可能である。

関連論文リスト

Enhancing Financial Market Predictions: Causality-Driven Feature Selection [3.7426958478253254]
FinSenデータセットは、197カ国の経済・金融ニュース記事と株式市場データを統合している。本研究は、市場予測精度と信頼性を高めるために、因果検証された感情スコアとLSTMモデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-02T04:40:15Z)
Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z)
AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework [48.3060010653088]
我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:45:33Z)
Sentiment-driven prediction of financial returns: a Bayesian-enhanced FinBERT approach [1.131316248570352]
本研究では、FinBERT大言語モデルを用いて、ツイートから抽出した感情情報を活用する効果を示す。この成功は、バックテストトレーディング中に明らかに高い累積利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-07T11:56:36Z)
FinPT: Financial Risk Prediction with Profile Tuning on Pretrained Foundation Models [32.7825479037623]
FinPTは、金融リスク予測のための新しいアプローチであり、大規模な事前訓練された基礎モデルに基づいてプロファイルチューニングを行う。 FinBenchは、デフォルト、詐欺、チャーンといった金融リスクに関する高品質なデータセットのセットである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-22T09:27:05Z)
PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance [63.51545277822702]
PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-08T14:20:29Z)
Uncertainty in Natural Language Processing: Sources, Quantification, and Applications [56.130945359053776]
NLP分野における不確実性関連作業の総合的なレビューを行う。まず、自然言語の不確実性の原因を、入力、システム、出力の3つのタイプに分類する。我々は,NLPにおける不確実性推定の課題について論じ,今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-05T06:46:53Z)
Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
Financial Distress Prediction For Small And Medium Enterprises Using Machine Learning Techniques [5.301137510638804]
ファイナンシャルディストレス予測(Financial Distress Prediction)は、失敗する構造物の数と確率を正確に予測することで、経済において重要な役割を果たす。しかし、中小企業にとっての財政難の予測は、そのあいまいさが原因で困難である。本稿では,金融データの薄面成分分析,コーポレートガバナンスの質,および市場交換データを関連ベクタマシンに組み込んだ企業FCPモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-23T15:58:30Z)
Forecasting Cryptocurrency Returns from Sentiment Signals: An Analysis of BERT Classifiers and Weak Supervision [6.624726878647541]
我々は、テキストデータがラベル付けされていない問題に対処するための、最近提案されたNLPアプローチである弱い学習を導入する。弱いラベルを用いた微調整は、テキストベースの特徴の予測値を高め、暗号通貨のリターンを予測する文脈で予測精度を高めることを確認した。より根本的には、我々が提示するモデリングパラダイム、弱いラベル付けドメイン固有テキスト、微調整済みNLPモデルは、(金融)予測において普遍的に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-06T07:45:05Z)
Gaussian process imputation of multiple financial series [71.08576457371433]
金融指標、株価、為替レートなどの複数の時系列は、市場が潜んでいる状態に依存しているため、強く結びついている。金融時系列間の関係を多出力ガウスプロセスでモデル化することで学習することに注力する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-11T19:18:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。