論文の概要: Integrating Stock Features and Global Information via Large Language Models for Enhanced Stock Return Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05627v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 11:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 05:19:17.055144
• Title: Integrating Stock Features and Global Information via Large Language Models for Enhanced Stock Return Prediction
• Title（参考訳）: ストックリターン予測のための大規模言語モデルによるストック特徴とグローバル情報の統合
• Authors: Yujie Ding, Shuai Jia, Tianyi Ma, Bingcheng Mao, Xiuze Zhou, Liuliu Li and Dongming Han
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルと既存の定量的モデルを統合する上での課題を克服するために,2つのコンポーネントからなる新しいフレームワークを提案する。 我々はランク情報係数とリターンにおいて、特に中国A株市場における株価のみに依存したモデルと比較して、優れたパフォーマンスを示してきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.762650600435391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The remarkable achievements and rapid advancements of Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and GPT-4 have showcased their immense potential in quantitative investment. Traders can effectively leverage these LLMs to analyze financial news and predict stock returns accurately. However, integrating LLMs into existing quantitative models presents two primary challenges: the insufficient utilization of semantic information embedded within LLMs and the difficulties in aligning the latent information within LLMs with pre-existing quantitative stock features. We propose a novel framework consisting of two components to surmount these challenges. The first component, the Local-Global (LG) model, introduces three distinct strategies for modeling global information. These approaches are grounded respectively on stock features, the capabilities of LLMs, and a hybrid method combining the two paradigms. The second component, Self-Correlated Reinforcement Learning (SCRL), focuses on aligning the embeddings of financial news generated by LLMs with stock features within the same semantic space. By implementing our framework, we have demonstrated superior performance in Rank Information Coefficient and returns, particularly compared to models relying only on stock features in the China A-share market.
• Abstract（参考訳）: ChatGPT や GPT-4 のような大規模言語モデル(LLM)の顕著な成果と急速な進歩は、その量的投資における大きな可能性を示している。 トレーダーはこれらのLLMを効果的に活用して金融ニュースを分析し、株価のリターンを正確に予測することができる。 しかし、LCMを既存の定量モデルに組み込むことは、LCMに埋め込まれた意味情報の不十分な利用と、LCMに埋め込まれた潜伏情報と既存の定量ストック特徴との整合性の難しさの2つの主要な課題を示す。 これらの課題を克服する2つのコンポーネントからなる新しいフレームワークを提案する。 最初のコンポーネントであるlocal-global(lg)モデルは、グローバル情報をモデリングするための3つの異なる戦略を導入している。 これらのアプローチは、それぞれストックの特徴、LLMの能力、および2つのパラダイムを組み合わせたハイブリッド手法に基づいている。 第2のコンポーネントであるSCRL(Self-Correlated Reinforcement Learning)は、LLMが生み出す財務ニュースと、同じ意味空間内のストック特徴の埋め込みの整合性に焦点を当てている。 当社のフレームワークを実装することで,中国A株市場における在庫機能のみに依存するモデルと比較して,ランク情報係数とリターンにおいて優れたパフォーマンスを示した。

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