論文の概要: FinLlama: Financial Sentiment Classification for Algorithmic Trading Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12285v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 22:11:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 18:02:18.198723
- Title: FinLlama: Financial Sentiment Classification for Algorithmic Trading Applications
- Title(参考訳): FinLlama: アルゴリズムトレーディングアプリケーションのためのファイナンシャルインセンティブ分類
- Authors: Thanos Konstantinidis, Giorgos Iacovides, Mingxue Xu, Tony G. Constantinides, Danilo Mandic,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はこの文脈で使用することができるが、財務に特化せず、重要な計算資源を必要とする傾向がある。
我々はLlama 2 7Bの基礎モデルに基づく新しいアプローチを導入し,その生成特性と包括的言語操作の利点を享受する。
これは、Llama2 7Bモデルを教師付き財務感情分析データの一部に微調整することで達成される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2661367844871854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There are multiple sources of financial news online which influence market movements and trader's decisions. This highlights the need for accurate sentiment analysis, in addition to having appropriate algorithmic trading techniques, to arrive at better informed trading decisions. Standard lexicon based sentiment approaches have demonstrated their power in aiding financial decisions. However, they are known to suffer from issues related to context sensitivity and word ordering. Large Language Models (LLMs) can also be used in this context, but they are not finance-specific and tend to require significant computational resources. To facilitate a finance specific LLM framework, we introduce a novel approach based on the Llama 2 7B foundational model, in order to benefit from its generative nature and comprehensive language manipulation. This is achieved by fine-tuning the Llama2 7B model on a small portion of supervised financial sentiment analysis data, so as to jointly handle the complexities of financial lexicon and context, and further equipping it with a neural network based decision mechanism. Such a generator-classifier scheme, referred to as FinLlama, is trained not only to classify the sentiment valence but also quantify its strength, thus offering traders a nuanced insight into financial news articles. Complementing this, the implementation of parameter-efficient fine-tuning through LoRA optimises trainable parameters, thus minimising computational and memory requirements, without sacrificing accuracy. Simulation results demonstrate the ability of the proposed FinLlama to provide a framework for enhanced portfolio management decisions and increased market returns. These results underpin the ability of FinLlama to construct high-return portfolios which exhibit enhanced resilience, even during volatile periods and unpredictable market events.
- Abstract(参考訳): 市場の動きやトレーダーの判断に影響を及ぼす金融ニュースは、オンラインでもいくつか出ている。
これは正確な感情分析の必要性を強調し、適切なアルゴリズムトレーディング技術を持つことに加えて、より詳細なトレーディング決定を下す必要がある。
標準的なレキシコンベースの感情アプローチは、財政的な決定を補助する力を示している。
しかし、文脈の感度や単語の順序に関する問題に悩まされていることが知られている。
LLM(Large Language Models)もこの文脈で使用することができるが、財務に特化せず、重要な計算資源を必要とする傾向がある。
Llama 2 7Bの基礎モデルに基づく新たなアプローチを導入し,その生成特性と包括的言語操作のメリットを享受する。
これは、Llama2 7Bモデルを教師付き財務感情分析データのごく一部に微調整することで、金融レキシコンとコンテキストの複雑さを共同で処理し、さらにニューラルネットワークに基づく決定機構を組み込むことによって達成される。
このようなジェネレータ分類スキームはFinLlamaと呼ばれ、感情の原子価を分類するだけでなく、その強さを定量化するために訓練されている。
補足すれば、LoRAによるパラメータ効率の良い微調整の実装は、トレーニング可能なパラメータを最適化し、精度を犠牲にすることなく、計算とメモリの要求を最小限に抑えることができる。
シミュレーションの結果は、FinLlamaがポートフォリオ管理の強化と市場リターンの向上のためのフレームワークを提供する能力を示している。
これらの結果は、不安定な期間や予測不可能な市場イベントであっても、高いレジリエンスを示すハイリターンポートフォリオを構築するためのFinLlamaの能力の基盤となっている。
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