論文の概要: Simulating Financial Market via Large Language Model based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19966v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 14:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 16:30:41.066291
• Title: Simulating Financial Market via Large Language Model based Agents
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくエージェントによる金融市場シミュレーション
• Authors: Shen Gao, Yuntao Wen, Minghang Zhu, Jianing Wei, Yuhan Cheng, Qunzi Zhang, Shuo Shang,
• Abstract要約: ほとんどの経済理論は、金融市場の参加者が完全に合理的な個人であり、金融市場の人間の振る舞いをシミュレートするために数学的モデルを使用していると仮定している。 textbfAgentベースのtextbfSimulated textbfFinancial textbfMarket (ASFM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.36549613587476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most economic theories typically assume that financial market participants are fully rational individuals and use mathematical models to simulate human behavior in financial markets. However, human behavior is often not entirely rational and is challenging to predict accurately with mathematical models. In this paper, we propose \textbf{A}gent-based \textbf{S}imulated \textbf{F}inancial \textbf{M}arket (ASFM), which first constructs a simulated stock market with a real order matching system. Then, we propose a large language model based agent as the stock trader, which contains the profile, observation, and tool-learning based action module. The trading agent can comprehensively understand current market dynamics and financial policy information, and make decisions that align with their trading strategy. In the experiments, we first verify that the reactions of our ASFM are consistent with the real stock market in two controllable scenarios. In addition, we also conduct experiments in two popular economics research directions, and we find that conclusions drawn in our \model align with the preliminary findings in economics research. Based on these observations, we believe our proposed ASFM provides a new paradigm for economic research.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの経済学理論は、金融市場の参加者が完全に合理的な個人であり、金融市場の人間の振る舞いをシミュレートするために数学的モデルを使用していると仮定している。 しかし、人間の行動は必ずしも合理的ではなく、数学的モデルで正確に予測することは困難である。 本稿では、まず、実数整合システムで模擬株式市場を構築するための、textbf{A}gent-based \textbf{S}imulated \textbf{F}inancial \textbf{M}arket (ASFM)を提案する。 そこで我々は,そのプロファイル,観察,ツール学習に基づくアクションモジュールを含む,大規模言語モデルに基づくエージェントをストックトレーダとして提案する。 トレーディングエージェントは、現在の市場のダイナミクスや金融政策情報を包括的に理解し、トレーディング戦略に沿った決定を行うことができる。 実験では,ASFMの反応が2つの制御可能なシナリオにおいて,実際の株式市場と一致していることを確認する。 また,2つのポピュラーな経済学研究の方向性についても実験を行い,その結論が経済研究の予備的な発見と一致していることが判明した。 これらの観測に基づいて,提案したASFMが経済研究の新しいパラダイムを提供すると考えている。

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