論文の概要: LLM-Enhanced Black-Litterman Portfolio Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14345v2
• Date: Sun, 19 Oct 2025 12:21:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.285413
• Title: LLM-Enhanced Black-Litterman Portfolio Optimization
• Title（参考訳）: LLM強化ブラックリッターマンポートフォリオ最適化
• Authors: Youngbin Lee, Yejin Kim, Juhyeong Kim, Suin Kim, Yongjae Lee,
• Abstract要約: 本研究では,大言語モデルからの回帰予測と予測の不確実性をブラック・リッターマンモデルのコア入力に変換する体系的なフレームワークを提案し,検証する。 S&P 500 構成成分のバックテストを通じて、最高性能の LLM によって駆動されるポートフォリオが、絶対的およびリスク調整された両項において従来のベースラインを大きく上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.37210534945387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Black-Litterman model addresses the sensitivity issues of tra- ditional mean-variance optimization by incorporating investor views, but systematically generating these views remains a key challenge. This study proposes and validates a systematic frame- work that translates return forecasts and predictive uncertainty from Large Language Models (LLMs) into the core inputs for the Black-Litterman model: investor views and their confidence lev- els. Through a backtest on S&P 500 constituents, we demonstrate that portfolios driven by top-performing LLMs significantly out- perform traditional baselines in both absolute and risk-adjusted terms. Crucially, our analysis reveals that each LLM exhibits a dis- tinct and consistent investment style which is the primary driver of performance. We found that the selection of an LLM is therefore not a search for a single best forecaster, but a strategic choice of an investment style whose success is contingent on its alignment with the prevailing market regime. The source code and data are available at https://github.com/youngandbin/LLM-BLM.
• Abstract（参考訳）: ブラック・リッターマン・モデルは、投資家の視点を取り入れることで、トラディオン平均分散最適化の感度問題に対処するが、これらの視点を体系的に生成することは重要な課題である。 本研究では,大言語モデル(LLM)からの回帰予測と予測の不確実性をブラック・リッターマンモデルのコアインプットに変換する体系的なフレームワークを提案し,検証する。 S&P 500 構成成分のバックテストを通じて、最高性能の LLM によって駆動されるポートフォリオが、絶対的およびリスク調整された両項において従来のベースラインを大きく上回っていることを示す。 分析の結果,各LSMは非直感的かつ一貫した投資スタイルを示し,それがパフォーマンスの主要な要因であることが判明した。 したがって、LCMの選択は、単一の最高の予測者を探すことではなく、市場体制との整合性に富んだ投資スタイルの戦略的選択であることがわかった。 ソースコードとデータはhttps://github.com/youngandbin/LLM-BLM.comで公開されている。

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