論文の概要: RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07452v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 03:14:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 15:08:41.567986
- Title: RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data
- Title(参考訳): RiskLabs:マルチソースデータに基づく大規模言語モデルによる金融リスク予測
- Authors: Yupeng Cao, Zhi Chen, Qingyun Pei, Fabrizio Dimino, Lorenzo Ausiello, Prashant Kumar, K. P. Subbalakshmi, Papa Momar Ndiaye,
- Abstract要約: textbfRiskLabsは,大規模言語モデル(LLM)を利用して財務リスクを分析し,予測する新しいフレームワークである。
提案手法は,Earnings Conference Calls (ECC) の抽出と解析,市場関連時系列データ,ECCリリース日を取り巻くコンテキストニュースデータなど,多段階的なプロセスを含む。
RiskLabsは、マルチモーダルフュージョン技術を使用して、これらのさまざまなデータ特徴を、包括的なマルチタスクの金融リスク予測に適合させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.145265717016718
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI) techniques, particularly large language models (LLMs), in finance has garnered increasing academic attention. Despite progress, existing studies predominantly focus on tasks like financial text summarization, question-answering (Q$\&$A), and stock movement prediction (binary classification), with a notable gap in the application of LLMs for financial risk prediction. Addressing this gap, in this paper, we introduce \textbf{RiskLabs}, a novel framework that leverages LLMs to analyze and predict financial risks. RiskLabs uniquely combines different types of financial data, including textual and vocal information from Earnings Conference Calls (ECCs), market-related time series data, and contextual news data surrounding ECC release dates. Our approach involves a multi-stage process: initially extracting and analyzing ECC data using LLMs, followed by gathering and processing time-series data before the ECC dates to model and understand risk over different timeframes. Using multimodal fusion techniques, RiskLabs amalgamates these varied data features for comprehensive multi-task financial risk prediction. Empirical experiment results demonstrate RiskLab's effectiveness in forecasting both volatility and variance in financial markets. Through comparative experiments, we demonstrate how different data sources contribute to financial risk assessment and discuss the critical role of LLMs in this context. Our findings not only contribute to the AI in finance application but also open new avenues for applying LLMs in financial risk assessment.
- Abstract(参考訳): 金融における人工知能(AI)技術、特に大規模言語モデル(LLM)の統合は、学術的な注目を集めている。
進展にもかかわらず、既存の研究は金融テキスト要約、質問回答(Q$\&$A)、株式移動予測(バイナリ分類)といったタスクに主に焦点を合わせており、金融リスク予測におけるLCMの適用には顕著なギャップがある。
本稿では LLM を利用した金融リスクの分析と予測を行う新しいフレームワークである \textbf{RiskLabs} を紹介する。
RiskLabsは、Earnings Conference Calls(ECCs)のテキストとボーカル情報、市場関連時系列データ、ECCリリース日に関するコンテキストニュースデータなど、さまざまなタイプの金融データを独自に組み合わせている。
LLMを用いてECCデータを抽出・分析し、その後、ECCが異なる時間枠のリスクをモデル化し理解する前に時系列データを収集・処理する。
RiskLabsは、マルチモーダルフュージョン技術を使用して、これらのさまざまなデータ特徴を、包括的なマルチタスクの金融リスク予測に適合させる。
実証実験の結果、金融市場のボラティリティと分散を予測できるリスクラボの有効性が示された。
比較実験を通じて、異なるデータソースが金融リスク評価にどのように貢献するかを実証し、この文脈におけるLLMの重要な役割について議論する。
我々の発見は、金融アプリケーションにおけるAIに貢献するだけでなく、金融リスク評価にLLMを適用するための新たな道を開いた。
関連論文リスト
- 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) - Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and
Insights [47.11391223936608]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)はかなり進歩しており、様々な分野に適用されている。
これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T01:06:17Z) - FinPT: Financial Risk Prediction with Profile Tuning on Pretrained
Foundation Models [32.7825479037623]
FinPTは、金融リスク予測のための新しいアプローチであり、大規模な事前訓練された基礎モデルに基づいてプロファイルチューニングを行う。
FinBenchは、デフォルト、詐欺、チャーンといった金融リスクに関する高品質なデータセットのセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T09:27:05Z) - Temporal Data Meets LLM -- Explainable Financial Time Series Forecasting [7.485041391778341]
我々はNASDAQ-100株に重点を置いており、公開アクセス可能な歴史的株価データ、企業のメタデータ、歴史的経済・金融ニュースを活用している。
我々は,Open-LLaMA などの公開 LLM を微調整した上で,説明可能な予測を生成するための命令を理解することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T15:42:02Z) - 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) - Financial data analysis application via multi-strategy text processing [0.2741266294612776]
本稿では、主に中国A株会社の株価取引データとニュースに焦点を当てる。
本稿では,自然言語処理(NLP)と知識グラフ(KG)技術を用いた金融テキスト処理アプリケーションシナリオの深層学習に向けた取り組みと計画について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T01:56:36Z) - Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics
in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。
最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。
予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-07T18:59:54Z) - Gaussian process imputation of multiple financial series [71.08576457371433]
金融指標、株価、為替レートなどの複数の時系列は、市場が潜んでいる状態に依存しているため、強く結びついている。
金融時系列間の関係を多出力ガウスプロセスでモデル化することで学習することに注力する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T19:18:18Z) - 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。