論文の概要: Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06634v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 07:52:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:18.848125
• Title: Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach
• Title（参考訳）: Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach
• Authors: Haowei Ni, Shuchen Meng, Xupeng Chen, Ziqing Zhao, Andi Chen, Panfeng Li, Shiyao Zhang, Qifu Yin, Yuanqing Wang, Yuxi Chan,
• Abstract要約: 本稿では、命令ベースの新しい手法と量子化低ランク適応(QLoRA)圧縮を組み合わせることで、LLM(Large Language Models)命令を微調整することで、高度なアプローチを提案する。 近年の市場指標やアナリストの成績等「外部要因」を統合して、リッチで教師付きデータセットを作成する。 この研究は、最先端のAIを微調整された財務データに統合する能力を実証するだけでなく、AI駆動の財務分析ツールを強化するための将来の研究の道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.112119533910774
• License:
• Abstract: Accurate stock market predictions following earnings reports are crucial for investors. Traditional methods, particularly classical machine learning models, struggle with these predictions because they cannot effectively process and interpret extensive textual data contained in earnings reports and often overlook nuances that influence market movements. This paper introduces an advanced approach by employing Large Language Models (LLMs) instruction fine-tuned with a novel combination of instruction-based techniques and quantized low-rank adaptation (QLoRA) compression. Our methodology integrates 'base factors', such as financial metric growth and earnings transcripts, with 'external factors', including recent market indices performances and analyst grades, to create a rich, supervised dataset. This comprehensive dataset enables our models to achieve superior predictive performance in terms of accuracy, weighted F1, and Matthews correlation coefficient (MCC), especially evident in the comparison with benchmarks such as GPT-4. We specifically highlight the efficacy of the llama-3-8b-Instruct-4bit model, which showcases significant improvements over baseline models. The paper also discusses the potential of expanding the output capabilities to include a 'Hold' option and extending the prediction horizon, aiming to accommodate various investment styles and time frames. This study not only demonstrates the power of integrating cutting-edge AI with fine-tuned financial data but also paves the way for future research in enhancing AI-driven financial analysis tools.
• Abstract（参考訳）: 決算報告後の正確な株式市場予測は投資家にとって不可欠だ。 従来の手法、特に古典的な機械学習モデルは、収益報告に含まれる広範なテキストデータを効果的に処理し解釈することができず、市場の動きに影響を及ぼすニュアンスを見落としているため、これらの予測に苦慮している。 本稿では、命令ベースの新しい手法と量子化低ランク適応(QLoRA)圧縮を組み合わせることで、LLM(Large Language Models)命令を微調整することで、高度なアプローチを提案する。 近年の市場指標やアナリストの成績等「外部要因」を統合して、リッチで教師付きデータセットを作成する。 この包括的データセットにより、精度、重み付けされたF1、マシューズ相関係数(MCC)、特にGPT-4などのベンチマークとの比較において優れた予測性能が得られる。 具体的には,ベースラインモデルよりも大幅に改良されたllama-3-8b-Instruct-4bitモデルの有効性を強調した。 また,「ホールド」オプションを含む出力能力を拡大し,様々な投資スタイルや時間枠に対応することを目的とした予測地平線を拡大する可能性についても論じる。 この研究は、最先端のAIを微調整された財務データに統合する能力を実証するだけでなく、AI駆動の財務分析ツールを強化するための将来の研究の道を開く。

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