論文の概要: ECC Analyzer: Extract Trading Signal from Earnings Conference Calls using Large Language Model for Stock Performance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18470v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 07:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 14:27:01.376610
• Title: ECC Analyzer: Extract Trading Signal from Earnings Conference Calls using Large Language Model for Stock Performance Prediction
• Title（参考訳）: ECCアナライザ:ストックパフォーマンス予測のための大規模言語モデルを用いたEarnings Conferenceコールからのトレーディング信号抽出
• Authors: Yupeng Cao, Zhi Chen, Qingyun Pei, Prashant Kumar, K. P. Subbalakshmi, Papa Momar Ndiaye,
• Abstract要約: よりリッチで予測的な洞察を抽出するために,Large Language Models (LLMs) とマルチモーダル技術を組み合わせた textbfECC Analyzer という新しいフレームワークを紹介した。 モデルはまず、書き起こしの構造を要約し、話者のモードと信頼度を分析することから始まる。 その後、Retrieval-Augmented Generation(RAG)ベースの手法を使用して、ストックパフォーマンスに大きな影響を与える焦点を慎重に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.922126245005336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of financial analytics, leveraging unstructured data, such as earnings conference calls (ECCs), to forecast stock performance is a critical challenge that has attracted both academics and investors. While previous studies have used deep learning-based models to obtain a general view of ECCs, they often fail to capture detailed, complex information. Our study introduces a novel framework: \textbf{ECC Analyzer}, combining Large Language Models (LLMs) and multi-modal techniques to extract richer, more predictive insights. The model begins by summarizing the transcript's structure and analyzing the speakers' mode and confidence level by detecting variations in tone and pitch for audio. This analysis helps investors form an overview perception of the ECCs. Moreover, this model uses the Retrieval-Augmented Generation (RAG) based methods to meticulously extract the focuses that have a significant impact on stock performance from an expert's perspective, providing a more targeted analysis. The model goes a step further by enriching these extracted focuses with additional layers of analysis, such as sentiment and audio segment features. By integrating these insights, the ECC Analyzer performs multi-task predictions of stock performance, including volatility, value-at-risk (VaR), and return for different intervals. The results show that our model outperforms traditional analytic benchmarks, confirming the effectiveness of using advanced LLM techniques in financial analytics.
• Abstract（参考訳）: 金融分析の分野では、決算会議コール(ECC)のような非構造データを活用して株価パフォーマンスを予測することは、学者と投資家の両方を惹きつけている重要な課題である。 これまでの研究では、深層学習に基づくモデルを用いてECCの一般的なビューを取得してきたが、詳細で複雑な情報を捉えるのに失敗することが多い。 本稿では,よりリッチで予測的な洞察を引き出すために,LLM(Large Language Models)とマルチモーダル手法を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 モデルはまず、音声のトーンとピッチの変動を検出することによって、書き起こしの構造を要約し、話者のモードと信頼度を解析することから始まる。 この分析は、投資家がECCを概観するのに役立つ。 さらに、このモデルでは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)ベースの手法を用いて、専門家の視点から、ストックパフォーマンスに大きな影響を与える焦点を慎重に抽出し、より標的となる分析を提供する。 このモデルは、これらの抽出された焦点を、感情や音声セグメント機能などの追加的な分析層で強化することで、さらに一歩進める。 これらの洞察を統合することで、ECC Analyzerは、ボラティリティ、バリュー・アット・リスク(VaR)、異なる間隔でのリターンを含む、ストックパフォーマンスのマルチタスク予測を実行する。 その結果,本モデルが従来の分析ベンチマークより優れており,金融分析における高度なLCM手法の有効性が確認された。

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