論文の概要: Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03737v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 08:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 17:10:33.418387
• Title: Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection
• Title（参考訳）: 大型言語モデルはウォール街に勝てるか? 株式選択におけるAIの可能性
• Authors: Georgios Fatouros, Konstantinos Metaxas, John Soldatos, Dimosthenis Kyriazis
• Abstract要約: MarketSenseAIは、スケーラブルなストックセレクションにGPT-4の高度な推論機能を活用するAI駆動のフレームワークである。 MarketSenseAIは、コジェントな説明によって支援された実行可能な投資シグナル(購入、保持、販売)を提供する。 S&P100種株価に対する実証的な評価で、MarketSenseAIは13%上昇し、最大40%のリターンを記録した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the dynamic and data-driven landscape of financial markets, this paper introduces MarketSenseAI, a novel AI-driven framework leveraging the advanced reasoning capabilities of GPT-4 for scalable stock selection. MarketSenseAI incorporates Chain of Thought and In-Context Learning methodologies to analyze a wide array of data sources, including market price dynamics, financial news, company fundamentals, and macroeconomic reports emulating the decision making process of prominent financial investment teams. The development, implementation, and empirical validation of MarketSenseAI are detailed, with a focus on its ability to provide actionable investment signals (buy, hold, sell) backed by cogent explanations. A notable aspect of this study is the use of GPT-4 not only as a predictive tool but also as an evaluator, revealing the significant impact of the AI-generated explanations on the reliability and acceptance of the suggested investment signals. In an extensive empirical evaluation with S&P 100 stocks, MarketSenseAI outperformed the benchmark index by 13%, achieving returns up to 40%, while maintaining a risk profile comparable to the market. These results demonstrate the efficacy of Large Language Models in complex financial decision-making and mark a significant advancement in the integration of AI into financial analysis and investment strategies. This research contributes to the financial AI field, presenting an innovative approach and underscoring the transformative potential of AI in revolutionizing traditional financial analysis investment methodologies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GPT-4の高度な推論機能を活用して,スケーラブルな株式選択を実現する,新たなAI駆動フレームワークであるMarketSenseAIを紹介する。 marketsenseaiは、思考と文脈内学習の一連の方法論を取り入れ、市場価格のダイナミクス、金融ニュース、企業の基本、そして著名な金融投資チームの意思決定プロセスを模倣したマクロ経済レポートなど、幅広いデータソースを分析する。 MarketSenseAIの開発、実装、実証検証は、コジェントな説明を裏付けた実用的な投資シグナル(購入、保持、販売)を提供する能力に焦点が当てられている。 この研究の特筆すべき点は、GPT-4を予測ツールとしてだけでなく、評価手段としても使用することであり、AIが生成した説明が提案する投資信号の信頼性と受容に与える影響を明らかにしている。 S&P100種株価に対する広範な実証評価で、MarketSenseAIは13%上昇し、最大40%のリターンを達成し、市場と同等のリスクプロファイルを維持した。 これらの結果は、複雑な金融意思決定における大規模言語モデルの有効性を示し、金融分析および投資戦略へのaiの統合の著しい進歩を示す。 この研究は、金融AI分野に貢献し、革新的なアプローチを示し、従来の金融分析投資方法論に革命をもたらすAIの変革の可能性を強調する。

関連論文リスト

• Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading [0.0]
  個々の証券の潜在的な市場動向をよりよく理解するために、金融指標の有効利用には大きな断絶がある。 本研究は、金融指標を用いた正と負の購買行動を効果的に区別するRLエージェントの能力を高めることにより、これらの複雑さに対処する試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T06:44:28Z)
• Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach [6.112119533910774]
  本稿では、命令ベースの新しい手法と量子化低ランク適応(QLoRA)圧縮を組み合わせることで、LLM(Large Language Models)命令を微調整することで、高度なアプローチを提案する。 近年の市場指標やアナリストの成績等「外部要因」を統合して、リッチで教師付きデータセットを作成する。 この研究は、最先端のAIを微調整された財務データに統合する能力を実証するだけでなく、AI駆動の財務分析ツールを強化するための将来の研究の道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T04:53:31Z)
• Fine-Tuning Gemma-7B for Enhanced Sentiment Analysis of Financial News Headlines [4.198715347024138]
  我々はNLP(Natural Language Processing)とLLM(Large Language Models)を使って、小売投資家の視点から感情を分析する。 感性分類における効果を評価するために, distilbert-base-uncased, Llama, gemma-7b などいくつかのモデルを微調整した。 実験の結果,精巧なgemma-7bモデルは他のモデルよりも優れており,高い精度,リコール,F1スコアが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T15:20:19Z)
• Enhancing Profitability and Investor Confidence through Interpretable AI Models for Investment Decisions [0.14999444543328289]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-24T15:05:53Z)
• Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
  長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。 多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。 深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。 本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z)
• HireVAE: An Online and Adaptive Factor Model Based on Hierarchical and Regime-Switch VAE [113.47287249524008]
  オンラインで適応的な環境で株価予測を行うファクターモデルを構築することは、依然としてオープンな疑問である。 本稿では,オンラインおよび適応型要素モデルであるHireVAEを,市場状況とストックワイド潜在要因の関係を埋め込んだ階層型潜在空間として提案する。 4つの一般的な実市場ベンチマークにおいて、提案されたHireVAEは、以前の手法よりもアクティブリターンの点で優れたパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T12:58:13Z)
• 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)
• Factor Investing with a Deep Multi-Factor Model [123.52358449455231]
  我々は、業界中立化と市場中立化モジュールを明確な財務見識をもって取り入れた、新しい深層多要素モデルを開発する。 実世界の株式市場データによるテストは、我々の深層多要素モデルの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T14:47:11Z)
• Deep learning based Chinese text sentiment mining and stock market correlation research [6.000327333763521]
  我々は、ストックバーなどの金融フォーラムデータをクロールして、感情分析のためのディープラーニングモデルと組み合わせる方法について検討する。 本稿では、BERTモデルを用いて、財務コーパスに対するトレーニングを行い、SZSE成分指数を予測する。 得られた感情特徴は、株式市場の変動を反映し、予測精度を効果的に改善するのに役立つだろう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-10T08:35:33Z)
• A Sentiment Analysis Approach to the Prediction of Market Volatility [62.997667081978825]
  金融ニュースとツイートから抽出された感情とFTSE100の動きの関係を調べました。 ニュース見出しから得られた感情は、市場のリターンを予測するシグナルとして使われる可能性があるが、ボラティリティには当てはまらない。 我々は,新たな情報の到着に応じて,市場の変動を予測するための正確な分類器を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T01:15:48Z)
• Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset Movement Prediction States [71.54651874063865]
  ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。 本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。 当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T08:10:03Z)

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。