論文の概要: Dynamic Hedging Strategies in Derivatives Markets with LLM-Driven Sentiment and News Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04295v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 22:35:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:10:36.302649
• Title: Dynamic Hedging Strategies in Derivatives Markets with LLM-Driven Sentiment and News Analytics
• Title（参考訳）: LLM-Driven Sentimentとニュース分析を用いたデリバティブ市場における動的ヘッジ戦略
• Authors: Jie Yang, Yiqiu Tang, Yongjie Li, Lihua Zhang, Haoran Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,感情分析やニュース分析に大規模言語モデル(LLM)を活用する新たなフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ヘッジ戦略に対するリアルタイムな調整を可能にし、継続的な感情信号に基づいて位置を調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.815524322885754
• License:
• Abstract: Dynamic hedging strategies are essential for effective risk management in derivatives markets, where volatility and market sentiment can greatly impact performance. This paper introduces a novel framework that leverages large language models (LLMs) for sentiment analysis and news analytics to inform hedging decisions. By analyzing textual data from diverse sources like news articles, social media, and financial reports, our approach captures critical sentiment indicators that reflect current market conditions. The framework allows for real-time adjustments to hedging strategies, adapting positions based on continuous sentiment signals. Backtesting results on historical derivatives data reveal that our dynamic hedging strategies achieve superior risk-adjusted returns compared to conventional static approaches. The incorporation of LLM-driven sentiment analysis into hedging practices presents a significant advancement in decision-making processes within derivatives trading. This research showcases how sentiment-informed dynamic hedging can enhance portfolio management and effectively mitigate associated risks.
• Abstract（参考訳）: 動的ヘッジ戦略は、ボラティリティと市場のセンチメントがパフォーマンスに大きな影響を与えるデリバティブ市場において、効果的なリスク管理に不可欠である。 本稿では,感情分析やニュース分析に大規模言語モデル(LLM)を活用する新たなフレームワークを提案する。 ニュース記事やソーシャルメディア,財務報告など,さまざまな情報源のテキストデータを分析することにより,現在の市場状況を反映した重要な感情指標を抽出する。 このフレームワークは、ヘッジ戦略に対するリアルタイムな調整を可能にし、継続的な感情信号に基づいて位置を調整する。 過去のデリバティブデータに対するバックテストの結果,従来の静的手法と比較して,我々の動的ヘッジ戦略はリスク調整されたリターンに優れていたことが判明した。 LLMによる感情分析のヘッジ実践への取り入れは、デリバティブ取引における意思決定プロセスの大幅な進歩を示している。 本研究は、感情インフォームド・ダイナミック・ヘッジがポートフォリオ管理を強化し、関連するリスクを効果的に軽減する方法を示す。

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