論文の概要: Quantifying Qualitative Insights: Leveraging LLMs to Market Predict

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08404v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 07:45:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:10:12.638754
• Title: Quantifying Qualitative Insights: Leveraging LLMs to Market Predict
• Title（参考訳）: 質的な洞察の定量化 - LLMを市場予測に活用する
• Authors: Hoyoung Lee, Youngsoo Choi, Yuhee Kwon,
• Abstract要約: 本研究は、証券会社からの日々の報告を活用して高品質な文脈情報を作成することによる課題に対処する。 レポートはテキストベースのキーファクタにセグメント化され、価格情報などの数値データと組み合わせてコンテキストセットを形成する。 工芸的なプロンプトは重要な要素にスコアを割り当て、質的な洞察を定量的な結果に変換するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have the potential to transform financial analytics by integrating numerical and textual data. However, challenges such as insufficient context when fusing multimodal information and the difficulty in measuring the utility of qualitative outputs, which LLMs generate as text, have limited their effectiveness in tasks such as financial forecasting. This study addresses these challenges by leveraging daily reports from securities firms to create high-quality contextual information. The reports are segmented into text-based key factors and combined with numerical data, such as price information, to form context sets. By dynamically updating few-shot examples based on the query time, the sets incorporate the latest information, forming a highly relevant set closely aligned with the query point. Additionally, a crafted prompt is designed to assign scores to the key factors, converting qualitative insights into quantitative results. The derived scores undergo a scaling process, transforming them into real-world values that are used for prediction. Our experiments demonstrate that LLMs outperform time-series models in market forecasting, though challenges such as imperfect reproducibility and limited explainability remain.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、数値データとテキストデータを統合することで、財務分析を変革する可能性がある。 しかし、マルチモーダル情報を融合する際の状況不足や、LCMがテキストとして生成する質的アウトプットの有用性を測ることの難しさといった課題は、財務予測などのタスクにおいてその効果を制限している。 本研究は、証券会社からの日々の報告を利用して高品質な文脈情報を作成することで、これらの課題に対処する。 レポートはテキストベースのキーファクタにセグメント化され、価格情報などの数値データと組み合わせてコンテキストセットを形成する。 クエリ時間に基づいて数ショットの例を動的に更新することにより、セットは最新の情報を取り込み、クエリポイントと密接に一致した非常に関連性の高いセットを形成する。 さらに、工芸的なプロンプトは重要な要素にスコアを割り当て、質的な洞察を定量的な結果に変換するように設計されている。 得られたスコアはスケーリングプロセスを実行し、予測に使用される実世界の値に変換する。 実験の結果,LLMは不完全な再現性や限定的な説明可能性といった課題は残るものの,市場予測における時系列モデルよりも優れていることが示された。

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