論文の概要: Distilling Analysis from Generative Models for Investment Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07225v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 01:39:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 21:26:45.716072
- Title: Distilling Analysis from Generative Models for Investment Decisions
- Title（参考訳）: 投資決定のための生成モデルからの蒸留分析
- Authors: Chung-Chi Chen, Hiroya Takamura, Ichiro Kobayashi, Yusuke Miyao,
- Abstract要約: 専門家の意思決定過程をシミュレートする新しいデータセットA3を導入する。
現在のモデルでは,プロフェッショナルの行動を予測する上での課題が指摘されているが,提案したChain-of-Decisionアプローチは,有望な改善を示すものだ。
意見生成システムを統合し,各ニュース項目に基づいて主観的分析を行い,提案課題の性能をさらに向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.079716095758158
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Professionals' decisions are the focus of every field. For example, politicians' decisions will influence the future of the country, and stock analysts' decisions will impact the market. Recognizing the influential role of professionals' perspectives, inclinations, and actions in shaping decision-making processes and future trends across multiple fields, we propose three tasks for modeling these decisions in the financial market. To facilitate this, we introduce a novel dataset, A3, designed to simulate professionals' decision-making processes. While we find current models present challenges in forecasting professionals' behaviors, particularly in making trading decisions, the proposed Chain-of-Decision approach demonstrates promising improvements. It integrates an opinion-generator-in-the-loop to provide subjective analysis based on each news item, further enhancing the proposed tasks' performance.
- Abstract（参考訳）: 専門職の決定はあらゆる分野の焦点である。
例えば、政治家の判断は国の将来に影響を及ぼし、株価アナリストの判断は市場に影響を与える。
複数の分野にわたる意思決定プロセスの形成における専門家の視点、傾向、行動の影響力を認識し、金融市場でこれらの決定をモデル化するための3つの課題を提案する。
これを容易にするために,専門家の意思決定プロセスをシミュレートする新しいデータセットA3を導入する。
現在のモデルでは、特に取引決定を行う際に、プロフェッショナルの行動を予測するための課題が提示されているが、提案されたChain-of-Decisionアプローチは、有望な改善を示している。
意見生成システムを統合し,各ニュース項目に基づいて主観的分析を行い,提案課題の性能をさらに向上させる。
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