論文の概要: AlphaSharpe: LLM-Driven Discovery of Robust Risk-Adjusted Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00029v2
- Date: Tue, 04 Feb 2025 14:15:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:56:09.277679
- Title: AlphaSharpe: LLM-Driven Discovery of Robust Risk-Adjusted Metrics
- Title（参考訳）: AlphaSharpe: LLMによるロバストリスク調整メトリクスの発見
- Authors: Kamer Ali Yuksel, Hassan Sawaf,
- Abstract要約: シャープ比率のような財務指標は、リスクとリターンのバランスをとることで投資実績を評価する上で重要である。
伝統的なメトリクスは、特に動的で不安定な市場の状況において、堅牢性と一般化に苦しむことが多い。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用する新たなフレームワークであるAlphaSharpeを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.729242965449096
- License:
- Abstract: Financial metrics like the Sharpe ratio are pivotal in evaluating investment performance by balancing risk and return. However, traditional metrics often struggle with robustness and generalization, particularly in dynamic and volatile market conditions. This paper introduces AlphaSharpe, a novel framework leveraging large language models (LLMs) to iteratively evolve and optimize financial metrics to discover enhanced risk-return metrics that outperform traditional approaches in robustness and correlation with future performance metrics by employing iterative crossover, mutation, and evaluation. Key contributions of this work include: (1) a novel use of LLMs to generate and refine financial metrics with implicit domain-specific knowledge, (2) a scoring mechanism to ensure that evolved metrics generalize effectively to unseen data, and (3) an empirical demonstration of 3x predictive power for future risk-returns, and 2x portfolio performance. Experimental results in a real-world dataset highlight the superiority of discovered metrics, making them highly relevant to portfolio managers and financial decision-makers. This framework not only addresses the limitations of existing metrics but also showcases the potential of LLMs in advancing financial analytics, paving the way for informed and robust investment strategies.
- Abstract（参考訳）: シャープ比率のような財務指標は、リスクとリターンのバランスをとることで投資実績を評価する上で重要である。
しかし、伝統的なメトリクスは、特に動的で不安定な市場の状況において、堅牢性と一般化に苦しむことが多い。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用した新たなフレームワークであるAlphaSharpeを紹介する。このフレームワークは,反復的クロスオーバー,突然変異,評価を用いることで,従来のロバスト性および将来のパフォーマンス指標との相関性において優れたリスク・リターン・メトリクスを検出するために,金融指標を反復的に進化させ,最適化する。
本研究の主な貢献は,(1)暗黙的なドメイン固有知識による金融指標の生成・洗練のための LLM の新たな利用,(2) 進化した指標が未確認データに効果的に一般化することを保証するスコアリング機構,(3) 将来のリスクリターンに対する3倍の予測力の実証的実証,および2倍のポートフォリオパフォーマンスである。
実世界のデータセットにおける実験結果は、発見されたメトリクスの優位性を強調し、ポートフォリオマネージャや金融上の意思決定者と非常に関係がある。
このフレームワークは、既存のメトリクスの限界に対処するだけでなく、金融分析の進歩におけるLCMの可能性を示し、インフォメーションとロバストな投資戦略の道を開いた。
関連論文リスト
- The Dual-use Dilemma in LLMs: Do Empowering Ethical Capacities Make a Degraded Utility? [54.18519360412294]
大きな言語モデル(LLM)は、安全のための有害な要求を拒否することと、ユーティリティのための正当な要求を収容することのバランスをとる必要がある。
本稿では,DPO(Direct Preference Optimization)に基づくアライメントフレームワークを提案する。
得られたモデルLibraChemは,Claude-3,GPT-4o,LLaMA-3などのLLMをそれぞれ13.44%,7.16%,7.10%で上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-20T06:35:01Z) - Automate Strategy Finding with LLM in Quant investment [4.46212317245124]
ポートフォリオ管理とアルファマイニングにおける定量株式投資のための新しい枠組みを提案する。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)がマルチモーダル財務データからアルファ因子を抽出する枠組みを提案する。
中国株式市場の実験は、この枠組みが最先端のベースラインを大きく上回っていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-10T07:42:28Z) - Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach [6.112119533910774]
本稿では、命令ベースの新しい手法と量子化低ランク適応(QLoRA)圧縮を組み合わせることで、LLM(Large Language Models)命令を微調整することで、高度なアプローチを提案する。
近年の市場指標やアナリストの成績等「外部要因」を統合して、リッチで教師付きデータセットを作成する。
この研究は、最先端のAIを微調整された財務データに統合する能力を実証するだけでなく、AI駆動の財務分析ツールを強化するための将来の研究の道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-13T04:53:31Z) - AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework [48.3060010653088]
我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:45:33Z) - Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large
Language Models [11.154814189699735]
大規模な言語モデル (LLM) は様々なNLPタスクにおいて優れた性能を示した。
本稿では,金融感情分析のためのLLMフレームワークを提案する。
提案手法の精度は15%から48%向上し,F1得点を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T05:40:23Z) - Improving Open Information Extraction with Large Language Models: A
Study on Demonstration Uncertainty [52.72790059506241]
オープン情報抽出(OIE)タスクは、構造化されていないテキストから構造化された事実を抽出することを目的としている。
一般的なタスク解決手段としてChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)の可能性にもかかわらず、OIEタスクの最先端(教師付き)メソッドは遅れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-07T01:35:24Z) - Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。
我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z) - Factor Investing with a Deep Multi-Factor Model [123.52358449455231]
我々は、業界中立化と市場中立化モジュールを明確な財務見識をもって取り入れた、新しい深層多要素モデルを開発する。
実世界の株式市場データによるテストは、我々の深層多要素モデルの有効性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-22T14:47:11Z) - Quantitative Stock Investment by Routing Uncertainty-Aware Trading
Experts: A Multi-Task Learning Approach [29.706515133374193]
既存のディープラーニング手法はランダムなシードやネットワークルータに敏感であることを示す。
本稿では,成功した取引会社の効果的なボトムアップトレーディング戦略設計ワークフローを模倣する,量的投資のための新しい2段階混成(MoE)フレームワークを提案する。
AlphaMixは4つの財務基準において、最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T08:58:00Z) - Learning Risk Preferences from Investment Portfolios Using Inverse
Optimization [25.19470942583387]
本稿では,既存ポートフォリオからのリスク嗜好を逆最適化を用いて測定する手法を提案する。
我々は、20年間の資産価格と10年間の相互ファンドポートフォリオ保有からなる実市場データについて、本手法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-04T21:29:29Z) - Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset
Movement Prediction States [71.54651874063865]
ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。
本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。
当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-09T08:10:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。