論文の概要: FinSphere: A Conversational Stock Analysis Agent Equipped with Quantitative Tools based on Real-Time Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12399v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 07:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-26 02:40:09.492769
• Title: FinSphere: A Conversational Stock Analysis Agent Equipped with Quantitative Tools based on Real-Time Database
• Title（参考訳）: FinSphere:リアルタイムデータベースに基づく定量的ツールを備えた会話型ストック分析エージェント
• Authors: Shijie Han, Changhai Zhou, Yiqing Shen, Tianning Sun, Yuhua Zhou, Xiaoxia Wang, Zhixiao Yang, Jingshu Zhang, Hongguang Li,
• Abstract要約: FinSphereは、会話型の株式分析エージェントである。 統合されたフレームワークは、リアルタイムデータフィード、定量的ツール、および命令調整 LLM を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.268553732731626
• License:
• Abstract: Current financial Large Language Models (LLMs) struggle with two critical limitations: a lack of depth in stock analysis, which impedes their ability to generate professional-grade insights, and the absence of objective evaluation metrics to assess the quality of stock analysis reports. To address these challenges, this paper introduces FinSphere, a conversational stock analysis agent, along with three major contributions: (1) Stocksis, a dataset curated by industry experts to enhance LLMs' stock analysis capabilities, (2) AnalyScore, a systematic evaluation framework for assessing stock analysis quality, and (3) FinSphere, an AI agent that can generate high-quality stock analysis reports in response to user queries. Experiments demonstrate that FinSphere achieves superior performance compared to both general and domain-specific LLMs, as well as existing agent-based systems, even when they are enhanced with real-time data access and few-shot guidance. The integrated framework, which combines real-time data feeds, quantitative tools, and an instruction-tuned LLM, yields substantial improvements in both analytical quality and practical applicability for real-world stock analysis.
• Abstract（参考訳）: 現在の金融大言語モデル(LLMs)は、ストック分析の深みの欠如と、分析レポートの質を評価する客観的評価指標の欠如という、2つの重要な制限に直面している。 これらの課題に対処するために、会話型ストック分析エージェントであるFinSphereと、(1)LLMのストック分析能力を高めるために業界の専門家がキュレートしたデータセットであるStocksis、(2)ストック分析品質を評価するための体系的評価フレームワークAnalyScore、(3)ユーザクエリに応じて高品質なストック分析レポートを生成するAIエージェントであるFinSphereを紹介する。 実験により、FinSphereは、実時間データアクセスと少数ショットガイダンスによって拡張された場合でも、汎用およびドメイン固有のLLMと既存のエージェントベースシステムの両方と比較して優れた性能を発揮することが示された。 リアルタイムデータフィード、定量的ツール、および命令調整型LDMを組み合わせた統合フレームワークは、実世界の株式分析における分析品質と実用性の両方に大きな改善をもたらす。

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