論文の概要: From Deep Learning to LLMs: A survey of AI in Quantitative Investment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21422v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:10:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:50:50.653928
• Title: From Deep Learning to LLMs: A survey of AI in Quantitative Investment
• Title（参考訳）: ディープラーニングからLLMへ: 定量的投資におけるAIの調査
• Authors: Bokai Cao, Saizhuo Wang, Xinyi Lin, Xiaojun Wu, Haohan Zhang, Lionel M. Ni, Jian Guo,
• Abstract要約: 量的投資(量的投資)は、資産管理における新興かつ技術主導のアプローチである。 量子ファイナンスのためのディープラーニングと大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、予測モデリングを改善し、エージェントベースの自動化を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.199923554636317
• License:
• Abstract: Quantitative investment (quant) is an emerging, technology-driven approach in asset management, increasingy shaped by advancements in artificial intelligence. Recent advances in deep learning and large language models (LLMs) for quant finance have improved predictive modeling and enabled agent-based automation, suggesting a potential paradigm shift in this field. In this survey, taking alpha strategy as a representative example, we explore how AI contributes to the quantitative investment pipeline. We first examine the early stage of quant research, centered on human-crafted features and traditional statistical models with an established alpha pipeline. We then discuss the rise of deep learning, which enabled scalable modeling across the entire pipeline from data processing to order execution. Building on this, we highlight the emerging role of LLMs in extending AI beyond prediction, empowering autonomous agents to process unstructured data, generate alphas, and support self-iterative workflows.
• Abstract（参考訳）: 量的投資 (quantated investment) は、人工知能の進歩によって形作られた資産管理における、新たな技術主導のアプローチである。 量子ファイナンスのためのディープラーニングと大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、予測モデリングを改善し、エージェントベースの自動化を可能にし、この分野における潜在的なパラダイムシフトを示唆している。 本調査では,アルファ戦略を代表例として,AIが定量的投資パイプラインにどのように貢献するかを検討する。 まず,人為的な特徴と,確立されたアルファパイプラインを用いた従来の統計モデルに着目した量子研究の初期段階について検討する。 次に、データ処理から注文実行に至るまで、パイプライン全体にわたってスケーラブルなモデリングを可能にするディープラーニングの台頭について論じる。 これに基づいて、予測を超えてAIを拡張し、自律エージェントに非構造化データを処理する権限を与え、アルファを生成し、セルフイテレーティブなワークフローをサポートするという、LLMの新たな役割を強調します。

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