論文の概要: Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10482v2
- Date: Fri, 22 Mar 2024 13:59:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 21:41:26.755352
- Title: Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst?
- Title（参考訳）: GPT4ベースのAIエージェントは十分なパフォーマンスの属性分析に役立てられるか?
- Authors: Bruno de Melo, Jamiel Sheikh,
- Abstract要約: 本研究では,AIエージェントの様々なパフォーマンス属性タスクへの適用について紹介する。
パフォーマンスドライバの分析では93%を超え、マルチレベルの属性計算では100%を達成し、公式な試験基準をシミュレートするQA演習では84%を超える精度を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Performance attribution analysis, defined as the process of explaining the drivers of the excess performance of an investment portfolio against a benchmark, stands as a significant feature of portfolio management and plays a crucial role in the investment decision-making process, particularly within the fund management industry. Rooted in a solid financial and mathematical framework, the importance and methodologies of this analytical technique are extensively documented across numerous academic research papers and books. The integration of large language models (LLMs) and AI agents marks a groundbreaking development in this field. These agents are designed to automate and enhance the performance attribution analysis by accurately calculating and analyzing portfolio performances against benchmarks. In this study, we introduce the application of an AI Agent for a variety of essential performance attribution tasks, including the analysis of performance drivers and utilizing LLMs as calculation engine for multi-level attribution analysis and question-answering (QA) tasks. Leveraging advanced prompt engineering techniques such as Chain-of-Thought (CoT) and Plan and Solve (PS), and employing a standard agent framework from LangChain, the research achieves promising results: it achieves accuracy rates exceeding 93% in analyzing performance drivers, attains 100% in multi-level attribution calculations, and surpasses 84% accuracy in QA exercises that simulate official examination standards. These findings affirm the impactful role of AI agents, prompt engineering and evaluation in advancing portfolio management processes, highlighting a significant development in the practical application and evaluation of Generative AI technologies within the domain.
- Abstract（参考訳）: パフォーマンス属性分析は、投資ポートフォリオのベンチマークに対する過剰なパフォーマンスの要因を説明するプロセスとして定義され、ポートフォリオ管理の重要な特徴であり、特にファンド管理業界において、投資決定プロセスにおいて重要な役割を果たす。
この分析手法の重要性と方法論は、多くの学術研究論文や書籍で広く文書化されている。
大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの統合は、この分野における画期的な発展を示している。
これらのエージェントは、ベンチマークに対するポートフォリオパフォーマンスを正確に計算し分析することにより、パフォーマンス属性分析の自動化と強化を目的としている。
本研究では,多段階の属性分析と質問応答(QA)タスクの計算エンジンとして,パフォーマンスドライバの分析やLLMの利用など,AIエージェントのさまざまなパフォーマンス属性タスクへの適用について紹介する。
この研究は、Chain-of-Thought(CoT)やPlan and Solve(PS)といった先進的な迅速なエンジニアリング技術を活用し、LangChainの標準エージェントフレームワークを使用して、パフォーマンスドライバの分析において93%を超える精度を実現し、マルチレベルの属性計算で100%に達し、公式な検査基準をシミュレートするQA演習では84%を超える精度を実現している。
これらの知見は、AIエージェントのインパクトある役割、ポートフォリオ管理プロセスの進展におけるエンジニアリングと評価の促進、ドメイン内のジェネレーティブAI技術の実践的応用と評価における重要な発展を浮き彫りにしている。
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