Fugu-MT 論文翻訳(概要): AAPM: Large Language Model Agent-based Asset Pricing Models

論文の概要: AAPM: Large Language Model Agent-based Asset Pricing Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17266v1
Date: Wed, 25 Sep 2024 18:27:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-30 12:52:34.776628
Title: AAPM: Large Language Model Agent-based Asset Pricing Models
Title（参考訳）: AAPM:大規模言語モデルエージェントベースのアセット価格モデル
Authors: Junyan Cheng, Peter Chin,
Abstract要約: 本稿では, LLMエージェントからの質的意思決定的投資分析と, 定量的な手動経済要因を融合した新たな資産価格手法を提案する。実験結果から,本手法はポートフォリオ最適化および資産価格誤差において,機械学習に基づく資産価格ベースラインよりも優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.326886488307076
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we propose a novel asset pricing approach, LLM Agent-based Asset Pricing Models (AAPM), which fuses qualitative discretionary investment analysis from LLM agents and quantitative manual financial economic factors to predict excess asset returns. The experimental results show that our approach outperforms machine learning-based asset pricing baselines in portfolio optimization and asset pricing errors. Specifically, the Sharpe ratio and average $|\alpha|$ for anomaly portfolios improved significantly by 9.6\% and 10.8\% respectively. In addition, we conducted extensive ablation studies on our model and analysis of the data to reveal further insights into the proposed method.
Abstract（参考訳）: 本研究では, LLMエージェントからの質的意思決定的投資分析と, 量的手動経済要因を融合させ, 余剰資産返却を予測する新しい資産価格手法, LLMエージェントベースの資産価格モデル(AAPM)を提案する。実験結果から,本手法はポートフォリオ最適化および資産価格誤差において,機械学習に基づく資産価格ベースラインよりも優れていることが示された。具体的には、異常ポートフォリオに対するシャープ比と平均$|\alpha|$は、それぞれ9.6\%と10.8\%に大幅に改善された。さらに,提案手法のさらなる知見を明らかにするため,我々のモデルとデータ解析について広範囲にわたるアブレーション研究を行った。

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