論文の概要: FLAG-Trader: Fusion LLM-Agent with Gradient-based Reinforcement Learning for Financial Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11433v3
• Date: Wed, 19 Feb 2025 03:40:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 10:37:11.770605
• Title: FLAG-Trader: Fusion LLM-Agent with Gradient-based Reinforcement Learning for Financial Trading
• Title（参考訳）: FLAG-Trader:金融取引のためのグラディエントベース強化学習を用いた核融合LLM-Agent
• Authors: Guojun Xiong, Zhiyang Deng, Keyi Wang, Yupeng Cao, Haohang Li, Yangyang Yu, Xueqing Peng, Mingquan Lin, Kaleb E Smith, Xiao-Yang Liu, Jimin Huang, Sophia Ananiadou, Qianqian Xie,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、マルチモーダルな財務データに基づいて微調整されている。 言語処理(LLM)と勾配駆動強化学習(RL)ポリシーの最適化を統合した統一アーキテクチャであるtextscFLAG-Traderを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.57263158928989
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) fine-tuned on multimodal financial data have demonstrated impressive reasoning capabilities in various financial tasks. However, they often struggle with multi-step, goal-oriented scenarios in interactive financial markets, such as trading, where complex agentic approaches are required to improve decision-making. To address this, we propose \textsc{FLAG-Trader}, a unified architecture integrating linguistic processing (via LLMs) with gradient-driven reinforcement learning (RL) policy optimization, in which a partially fine-tuned LLM acts as the policy network, leveraging pre-trained knowledge while adapting to the financial domain through parameter-efficient fine-tuning. Through policy gradient optimization driven by trading rewards, our framework not only enhances LLM performance in trading but also improves results on other financial-domain tasks. We present extensive empirical evidence to validate these enhancements.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多モーダルな財務データに基づいて微調整されており、様々な財務業務において顕著な推論能力を示している。 しかし、取引のような対話的な金融市場において、意思決定を改善するには複雑なエージェント的アプローチが必要となる、多段階の目標指向シナリオに苦しむことが多い。 そこで本研究では,言語処理(LLM)と勾配駆動型強化学習(RL)ポリシ最適化を統合した統一アーキテクチャである‘textsc{FLAG-Trader}を提案する。 取引報酬によって引き起こされる政策勾配の最適化を通じて、我々のフレームワークは取引におけるLLMのパフォーマンスを向上するだけでなく、他の金融分野のタスクの結果も改善する。 これらの拡張を検証するための広範な実証的証拠を提示する。

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