論文の概要: CAMEF: Causal-Augmented Multi-Modality Event-Driven Financial Forecasting by Integrating Time Series Patterns and Salient Macroeconomic Announcements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04592v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 00:55:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:20.134701
• Title: CAMEF: Causal-Augmented Multi-Modality Event-Driven Financial Forecasting by Integrating Time Series Patterns and Salient Macroeconomic Announcements
• Title（参考訳）: CAMEF: 時系列パターンと優れたマクロ経済発表の統合によるマルチモーダルイベント駆動型財務予測
• Authors: Yang Zhang, Wenbo Yang, Jun Wang, Qiang Ma, Jie Xiong,
• Abstract要約: 金融予測のための多モードフレームワークであるCAMEF(Causal-Augmented Multi-Modality Event-Driven Financial Forecasting)を提案する。 1)政策文書と歴史的価格データの因果関係を捉えたマルチモーダル・フレームワーク,(2)2008年から2024年4月までの6種類のマクロ経済学的リリースを含む新たな金融データセット,および5つの米国主要金融資産の高周波実取引データ,(3)LLMに基づく対実イベント拡張戦略。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.16354796541115
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• Abstract: Accurately forecasting the impact of macroeconomic events is critical for investors and policymakers. Salient events like monetary policy decisions and employment reports often trigger market movements by shaping expectations of economic growth and risk, thereby establishing causal relationships between events and market behavior. Existing forecasting methods typically focus either on textual analysis or time-series modeling, but fail to capture the multi-modal nature of financial markets and the causal relationship between events and price movements. To address these gaps, we propose CAMEF (Causal-Augmented Multi-Modality Event-Driven Financial Forecasting), a multi-modality framework that effectively integrates textual and time-series data with a causal learning mechanism and an LLM-based counterfactual event augmentation technique for causal-enhanced financial forecasting. Our contributions include: (1) a multi-modal framework that captures causal relationships between policy texts and historical price data; (2) a new financial dataset with six types of macroeconomic releases from 2008 to April 2024, and high-frequency real trading data for five key U.S. financial assets; and (3) an LLM-based counterfactual event augmentation strategy. We compare CAMEF to state-of-the-art transformer-based time-series and multi-modal baselines, and perform ablation studies to validate the effectiveness of the causal learning mechanism and event types.
• Abstract（参考訳）: マクロ経済現象の影響を正確に予測することは投資家や政策立案者にとって重要である。 金融政策決定や雇用報告のような健全な出来事は、しばしば経済成長とリスクの期待を形作ることで市場の動きを引き起こし、それによって出来事と市場の行動の間に因果関係を確立する。 既存の予測手法は、典型的にはテキスト分析または時系列モデリングに重点を置いているが、金融市場のマルチモーダルな性質や、イベントと価格運動の因果関係を捉えていない。 CAMEF(Causal-Augmented Multi-Modmented Event-Driven Financial Forecasting)は、テキストおよび時系列データを因果学習機構とLLMに基づく因果金融予測のための対実イベント拡張技術とを効果的に統合する多モードフレームワークである。 1)政策文書と歴史的価格データの因果関係を捉えたマルチモーダル・フレームワーク,(2)2008年から2024年4月までの6種類のマクロ経済学的リリースを含む新たな金融データセット,および5つの米国主要金融資産の高周波実取引データ,(3)LLMに基づく対実イベント拡張戦略。 我々はCAMEFと最先端のトランスフォーマーベースの時系列とマルチモーダルベースラインを比較し、因果学習機構とイベントタイプの有効性を検証するためのアブレーション研究を行う。

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