Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automate Strategy Finding with LLM in Quant investment

論文の概要: Automate Strategy Finding with LLM in Quant investment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06289v1
Date: Tue, 10 Sep 2024 07:42:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 18:40:09.142488
Title: Automate Strategy Finding with LLM in Quant investment
Title（参考訳）: 量子投資におけるLCMによるオートメイト戦略
Authors: Zhizhuo Kou, Holam Yu, Jingshu Peng, Lei Chen,
Abstract要約: ポートフォリオ管理とアルファマイニングにおける定量株式投資のための新しい枠組みを提案する。本稿では,大規模言語モデル(LLM)がマルチモーダル財務データからアルファ因子を抽出する枠組みを提案する。中国株式市場の実験は、この枠組みが最先端のベースラインを大きく上回っていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.46212317245124
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite significant progress in deep learning for financial trading, existing models often face instability and high uncertainty, hindering their practical application. Leveraging advancements in Large Language Models (LLMs) and multi-agent architectures, we propose a novel framework for quantitative stock investment in portfolio management and alpha mining. Our framework addresses these issues by integrating LLMs to generate diversified alphas and employing a multi-agent approach to dynamically evaluate market conditions. This paper proposes a framework where large language models (LLMs) mine alpha factors from multimodal financial data, ensuring a comprehensive understanding of market dynamics. The first module extracts predictive signals by integrating numerical data, research papers, and visual charts. The second module uses ensemble learning to construct a diverse pool of trading agents with varying risk preferences, enhancing strategy performance through a broader market analysis. In the third module, a dynamic weight-gating mechanism selects and assigns weights to the most relevant agents based on real-time market conditions, enabling the creation of an adaptive and context-aware composite alpha formula. Extensive experiments on the Chinese stock markets demonstrate that this framework significantly outperforms state-of-the-art baselines across multiple financial metrics. The results underscore the efficacy of combining LLM-generated alphas with a multi-agent architecture to achieve superior trading performance and stability. This work highlights the potential of AI-driven approaches in enhancing quantitative investment strategies and sets a new benchmark for integrating advanced machine learning techniques in financial trading can also be applied on diverse markets.
Abstract（参考訳）: 金融取引におけるディープラーニングの大幅な進歩にもかかわらず、既存のモデルは不安定性と高い不確実性に直面し、その実践的応用を妨げている。大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェントアーキテクチャの進歩を活用し,ポートフォリオ管理とアルファマイニングの定量的ストック投資のための新しい枠組みを提案する。本フレームワークは,LSMを多元化アルファを生成するために統合し,市場条件を動的に評価するためにマルチエージェントアプローチを採用することで,これらの問題に対処する。本稿では,大規模言語モデル(LLM)がマルチモーダル財務データからアルファ因子を抽出し,市場ダイナミクスの包括的理解を確保する枠組みを提案する。最初のモジュールは、数値データ、研究論文、視覚チャートを統合することで予測信号を抽出する。第2のモジュールは、アンサンブル学習を使用して、さまざまなリスク嗜好を持つさまざまなトレーディングエージェントのプールを構築し、より広範な市場分析を通じて戦略パフォーマンスを向上させる。第3のモジュールでは、動的重み付け機構がリアルタイム市場条件に基づいて最も関連性の高いエージェントを選択し、割り当て、適応的でコンテキスト対応の複合アルファ式を作成することができる。中国株式市場での大規模な実験は、この枠組みが複数の金融指標で最先端のベースラインを大幅に上回っていることを示している。その結果,LLM生成アルファとマルチエージェントアーキテクチャを組み合わせることにより,取引性能と安定性が向上した。この研究は、量的投資戦略を強化するためのAI駆動アプローチの可能性を強調し、金融取引に先進的な機械学習技術を統合するための新しいベンチマークを、多様な市場にも適用することができる。

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