論文の概要: Large Language Model Agent in Financial Trading: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06361v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 08:53:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 03:57:10.734945
• Title: Large Language Model Agent in Financial Trading: A Survey
• Title（参考訳）: 金融取引における大規模言語モデルエージェント:調査
• Authors: Han Ding, Yinheng Li, Junhao Wang, Hang Chen,
• Abstract要約: 金融取引のエージェントとしてLLMを使うことに関する現在の研究について概観する。 バックテストにおいて、エージェントで使用される共通アーキテクチャ、データ入力、LLMトレーディングエージェントのパフォーマンスを要約する。 本調査は, LLMを基盤とした金融取引エージェントの現状を把握し, 今後の研究方向性を概説することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.413344915219309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Trading is a highly competitive task that requires a combination of strategy, knowledge, and psychological fortitude. With the recent success of large language models(LLMs), it is appealing to apply the emerging intelligence of LLM agents in this competitive arena and understanding if they can outperform professional traders. In this survey, we provide a comprehensive review of the current research on using LLMs as agents in financial trading. We summarize the common architecture used in the agent, the data inputs, and the performance of LLM trading agents in backtesting as well as the challenges presented in these research. This survey aims to provide insights into the current state of LLM-based financial trading agents and outline future research directions in this field.
• Abstract（参考訳）: トレーディングは、戦略、知識、心理的寛大さの組み合わせを必要とする非常に競争力のあるタスクである。 近年の大型言語モデル(LLMs)の成功により、LLMエージェントの新たなインテリジェンスをこの競争領域に応用し、プロのトレーダーに勝てるかどうかを理解することがアピールされている。 本調査では、金融取引のエージェントとしてLLMを使用することに関する現在の研究を包括的に概観する。 筆者らは, エージェントで使用される共通アーキテクチャ, データ入力, バックテストにおけるLLMトレーディングエージェントの性能, およびこれらの研究で提示された課題について要約する。 本調査は, LLMを基盤とした金融取引エージェントの現状を把握し, 今後の研究方向性を概説することを目的としている。

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