論文の概要: LLMFactor: Extracting Profitable Factors through Prompts for Explainable Stock Movement Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10811v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 06:20:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 20:41:29.330302
- Title: LLMFactor: Extracting Profitable Factors through Prompts for Explainable Stock Movement Prediction
- Title(参考訳): LLMFactor:説明可能な株価変動予測のためのプロンプトによる利益要因の抽出
- Authors: Meiyun Wang, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
- Abstract要約: LLMFactorと呼ばれる新しいフレームワークを導入し、ストックムーブメントに影響を与える要因を特定する。
キーフレーズや感情分析に頼っていた従来の手法とは異なり、このアプローチは株式市場のダイナミクスとより直接的に関係する要因を抽出することに焦点を当てている。
当社の枠組みは,LCMに対して,包括的戦略を通じて背景知識の創出を指示し,関連ニュースから株価に影響を及ぼす潜在的な要因を識別する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.519288891583653
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, Large Language Models (LLMs) have attracted significant attention for their exceptional performance across a broad range of tasks, particularly in text analysis. However, the finance sector presents a distinct challenge due to its dependence on time-series data for complex forecasting tasks. In this study, we introduce a novel framework called LLMFactor, which employs Sequential Knowledge-Guided Prompting (SKGP) to identify factors that influence stock movements using LLMs. Unlike previous methods that relied on keyphrases or sentiment analysis, this approach focuses on extracting factors more directly related to stock market dynamics, providing clear explanations for complex temporal changes. Our framework directs the LLMs to create background knowledge through a fill-in-the-blank strategy and then discerns potential factors affecting stock prices from related news. Guided by background knowledge and identified factors, we leverage historical stock prices in textual format to predict stock movement. An extensive evaluation of the LLMFactor framework across four benchmark datasets from both the U.S. and Chinese stock markets demonstrates its superiority over existing state-of-the-art methods and its effectiveness in financial time-series forecasting.
- Abstract(参考訳): 近年,Large Language Models (LLMs) は,特にテキスト解析において,幅広いタスクにまたがる例外的な性能に注目が集まっている。
しかし、金融セクターは、複雑な予測タスクの時系列データに依存しているため、明確な課題を呈している。
本研究では,SKGP(Sequential Knowledge-Guided Prompting)を用いて,LLMを用いたストック運動に影響を与える要因を同定するLLMFactorという新しいフレームワークを提案する。
キーフレーズや感情分析に頼っていた従来の手法とは異なり、このアプローチは株式市場のダイナミクスと直接関係のある要素を抽出することに焦点を当て、複雑な時間的変化の明確な説明を提供する。
当社の枠組みは,LCMに対して,包括的戦略を通じて背景知識の創出を指示し,関連ニュースから株価に影響を及ぼす潜在的な要因を識別する。
背景知識や要因の特定によってガイドされ、過去の株価をテキスト形式で活用し、株価の動きを予測する。
LLMFactorフレームワークは、米国と中国の株式市場の4つのベンチマークデータセットで広く評価されており、既存の最先端手法よりも優れていること、そして金融時系列予測における有効性を示している。
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