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。

関連論文リスト

• 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)
• Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
  本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。 実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z)
• AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework [48.3060010653088]
  我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。 次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:45:33Z)
• FinBen: A Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
  FinBenは、24の財務タスクにまたがる36のデータセットを含む、最初の大規模なオープンソース評価ベンチマークである。 FinBenは、幅広いタスクとデータセット、ストックトレーディングの最初の評価、新しいエージェントと検索可能な生成(RAG)の評価、およびテキスト要約、質問応答、株式トレーディングのための3つの新しいオープンソース評価データセットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T02:16:16Z)
• Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models [11.154814189699735]
  大規模な言語モデル (LLM) は様々なNLPタスクにおいて優れた性能を示した。 本稿では,金融感情分析のためのLLMフレームワークを提案する。 提案手法の精度は15%から48%向上し,F1得点を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T05:40:23Z)
• Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of General-Purpose Large Language Models [18.212210748797332]
  本稿では,これらの問題に対処する簡易かつ効果的な命令チューニング手法を提案する。 実験では, 最先端の教師付き感情分析モデルより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T03:56:38Z)
• PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance [63.51545277822702]
  PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。 我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。 我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T14:20:29Z)
• 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)

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。