論文の概要: DeepFund: Will LLM be Professional at Fund Investment? A Live Arena Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18313v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 03:32:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:33:46.997038
- Title: DeepFund: Will LLM be Professional at Fund Investment? A Live Arena Perspective
- Title（参考訳）: DeepFund: LLMは投資のプロフェッショナルになるか? ライブアリーナの視点
- Authors: Changlun Li, Yao Shi, Yuyu Luo, Nan Tang,
- Abstract要約: 本稿では,シミュレーション環境における大規模言語モデル(LLM)を評価するための総合的なプラットフォームであるDeepFundを紹介する。
提案手法は,LLMがアナリストとマネージャの両方として機能するマルチエージェントフレームワークを実装し,投資決定の現実的なシミュレーションを作成する。
異なる市場条件と投資パラメータをまたいだモデル性能を可視化し、詳細な比較分析を可能にするWebインターフェースを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.932591941137698
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across various domains, but their effectiveness in financial decision making, particularly in fund investment, remains inadequately evaluated. Current benchmarks primarily assess LLMs understanding of financial documents rather than their ability to manage assets or analyze trading opportunities in dynamic market conditions. A critical limitation in existing evaluation methodologies is the backtesting approach, which suffers from information leakage when LLMs are evaluated on historical data they may have encountered during pretraining. This paper introduces DeepFund, a comprehensive platform for evaluating LLM based trading strategies in a simulated live environment. Our approach implements a multi agent framework where LLMs serve as both analysts and managers, creating a realistic simulation of investment decision making. The platform employs a forward testing methodology that mitigates information leakage by evaluating models on market data released after their training cutoff dates. We provide a web interface that visualizes model performance across different market conditions and investment parameters, enabling detailed comparative analysis. Through DeepFund, we aim to provide a more accurate and fair assessment of LLMs capabilities in fund investment, offering insights into their potential real world applications in financial markets.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野において印象的な能力を示してきたが、金融決定、特にファンド投資におけるその効果は、いまだに不十分である。
現在のベンチマークでは、動的市場条件下での資産管理や取引機会の分析よりも、金融文書のLLMの理解を主に評価している。
既存の評価手法における重要な制限は、事前訓練中に遭遇した可能性のある履歴データに基づいてLCMを評価した場合、情報漏洩に悩まされるバックテストアプローチである。
本稿では,LLMをベースとした取引戦略をシミュレートした実環境上で評価するための総合的なプラットフォームであるDeepFundを紹介する。
提案手法は,LLMがアナリストとマネージャの両方として機能するマルチエージェントフレームワークを実装し,投資決定の現実的なシミュレーションを作成する。
このプラットフォームでは、トレーニングの終了日後にリリースした市場データに基づくモデルを評価することで、情報漏洩を緩和するフォワードテスト手法を採用している。
異なる市場条件と投資パラメータをまたいだモデル性能を可視化し、詳細な比較分析を可能にするWebインターフェースを提供する。
DeepFundを通じて、ファンド投資におけるLLMの能力をより正確かつ公平に評価し、金融市場における現実的応用の可能性についての洞察を提供することを目標としています。
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