論文の概要: Enhancing Profitability and Investor Confidence through Interpretable AI Models for Investment Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16223v2
- Date: Sat, 20 Jul 2024 16:16:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 03:12:35.403623
- Title: Enhancing Profitability and Investor Confidence through Interpretable AI Models for Investment Decisions
- Title(参考訳): 投資決定のための解釈可能なAIモデルによる収益性と投資家信頼の促進
- Authors: Sahar Arshad, Seemab Latif, Ahmad Salman, Rabia Latif,
- Abstract要約: 本稿では、SHAPに基づく説明可能性技術を利用して投資提案を予測するための解釈可能な意思決定モデルを提案する。
提案されたソリューションは、予測されたレコメンデーションに影響を与える要因に関する貴重な洞察を提供するだけでなく、さまざまなタイプの投資家にも影響を及ぼす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.14999444543328289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Financial forecasting plays an important role in making informed decisions for financial stakeholders, specifically in the stock exchange market. In a traditional setting, investors commonly rely on the equity research department for valuable reports on market insights and investment recommendations. The equity research department, however, faces challenges in effectuating decision-making do to the demanding cognitive effort required for analyzing the inherently volatile nature of market dynamics. Furthermore, financial forecasting systems employed by analysts pose potential risks in terms of interpretability and gaining the trust of all stakeholders. This paper presents an interpretable decision-making model leveraging the SHAP-based explainability technique to forecast investment recommendations. The proposed solution not only provides valuable insights into the factors that influence forecasted recommendations but also caters the investors of varying types, including those interested in daily and short-term investment opportunities. To ascertain the efficacy of the proposed model, a case study is devised that demonstrates a notable enhancement in investor's portfolio value, employing our trading strategies. The results highlight the significance of incorporating interpretability in forecasting models to boost stakeholders' confidence and foster transparency in the stock exchange domain.
- Abstract(参考訳): 金融予測は、金融利害関係者、特に株式市場において、情報的な決定を行う上で重要な役割を担っている。
従来の状況では、投資家は市場洞察と投資レコメンデーションに関する貴重なレポートを、通常株式調査部門に頼っている。
しかし、株式調査部門は、市場ダイナミクスの本質的に不安定な性質を分析するために必要な認知的努力の要求に対して、意思決定を効果的に行う上での課題に直面している。
さらに、アナリストが採用する金融予測システムは、解釈可能性や利害関係者の信頼を得るという観点から潜在的リスクを生じさせる。
本稿では、SHAPに基づく説明可能性技術を利用して投資提案を予測するための解釈可能な意思決定モデルを提案する。
提案されたソリューションは、予測されたレコメンデーションに影響を与える要因に関する貴重な洞察を提供するだけでなく、日々の投資機会や短期投資機会に関心のある投資家など、さまざまなタイプの投資家にも影響を及ぼす。
提案モデルの有効性を確認するため,取引戦略を用いて,投資家のポートフォリオ価値の顕著な向上を示すケーススタディを考案した。
この結果は、利害関係者の信頼を高め、株式取引領域における透明性を高めるために、予測モデルに解釈可能性を導入することの重要性を強調している。
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