論文の概要: AI in Investment Analysis: LLMs for Equity Stock Ratings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00856v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:23.796208
• Title: AI in Investment Analysis: LLMs for Equity Stock Ratings
• Title（参考訳）: AI in Investment Analysis: LLMs for Equity Stock Ratings
• Authors: Kassiani Papasotiriou, Srijan Sood, Shayleen Reynolds, Tucker Balch,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) のマルチ水平ストックレーティングへの適用について検討する。 本研究は、LLMを活用して株価評価の精度と一貫性を向上させることで、これらの課題に対処する。 提案手法は,フォワードリターンで評価した場合,従来の株価評価手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2916558661202724
• License:
• Abstract: Investment Analysis is a cornerstone of the Financial Services industry. The rapid integration of advanced machine learning techniques, particularly Large Language Models (LLMs), offers opportunities to enhance the equity rating process. This paper explores the application of LLMs to generate multi-horizon stock ratings by ingesting diverse datasets. Traditional stock rating methods rely heavily on the expertise of financial analysts, and face several challenges such as data overload, inconsistencies in filings, and delayed reactions to market events. Our study addresses these issues by leveraging LLMs to improve the accuracy and consistency of stock ratings. Additionally, we assess the efficacy of using different data modalities with LLMs for the financial domain. We utilize varied datasets comprising fundamental financial, market, and news data from January 2022 to June 2024, along with GPT-4-32k (v0613) (with a training cutoff in Sep. 2021 to prevent information leakage). Our results show that our benchmark method outperforms traditional stock rating methods when assessed by forward returns, specially when incorporating financial fundamentals. While integrating news data improves short-term performance, substituting detailed news summaries with sentiment scores reduces token use without loss of performance. In many cases, omitting news data entirely enhances performance by reducing bias. Our research shows that LLMs can be leveraged to effectively utilize large amounts of multimodal financial data, as showcased by their effectiveness at the stock rating prediction task. Our work provides a reproducible and efficient framework for generating accurate stock ratings, serving as a cost-effective alternative to traditional methods. Future work will extend to longer timeframes, incorporate diverse data, and utilize newer models for enhanced insights.
• Abstract（参考訳）: 投資分析は金融サービス産業の基盤となっている。 高度な機械学習技術、特にLarge Language Models(LLMs)の迅速な統合は、エクイティレーティングプロセスを強化する機会を提供する。 本稿では,多様なデータセットを取り込み,マルチホライゾン・ストックレーティングを生成するためのLCMの応用について検討する。 従来の株価評価手法は金融アナリストの専門知識に大きく依存しており、データの過負荷、申請の不整合、市場の出来事に対する遅延反応など、いくつかの課題に直面している。 本研究は、LLMを活用して株価評価の精度と一貫性を向上させることで、これらの課題に対処する。 さらに、金融分野において、LLMを用いて異なるデータモダリティを使用することの有効性を評価する。 我々は2022年1月から2024年6月までの基本的な財務、市場、ニュースデータ、およびGPT-4-32k (v0613) を含む様々なデータセットを利用して情報漏洩を防止する。 提案手法は, フォワードリターンの評価において, 特に財務基盤を取り入れた場合, 従来の株価評価手法よりも優れていることを示す。 ニュースデータの統合は短期的なパフォーマンスを改善する一方で、詳細なニュース要約を感情スコアに置き換えることで、パフォーマンスを損なうことなくトークンの使用を減らすことができる。 多くの場合、ニュースデータを省略することでバイアスを減らして性能が完全に向上する。 本研究により, LLM は, 株価評価予測タスクにおける有効性から, 大量のマルチモーダル財務データを効果的に活用できることが示唆された。 我々の研究は、再現可能で効率的なフレームワークを提供し、正確な株価評価を生成し、従来の方法に代わるコスト効率の良い代替手段として役立ちます。 今後の作業は、より長いタイムフレームに拡張され、多様なデータを取り込み、より新しいモデルを使って洞察を深める。

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