論文の概要: Can LLM-based Financial Investing Strategies Outperform the Market in Long Run?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07078v2
• Date: Tue, 20 May 2025 14:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.245231
• Title: Can LLM-based Financial Investing Strategies Outperform the Market in Long Run?
• Title（参考訳）: LLMに基づく金融投資戦略は長期にわたって市場を上回るのか?
• Authors: Weixian Waylon Li, Hyeonjun Kim, Mihai Cucuringu, Tiejun Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、資産価格のタスクや株式取引アプリケーションに利用されており、AIエージェントが非構造化の財務データから投資決定を生成することができる。 我々は、より長い期間にわたるタイミングベースの戦略とより大きなシンボルの宇宙を評価するバックテストフレームワークであるFINSABERを提案し、それらの一般化性と堅牢性を批判的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.968528974532717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently been leveraged for asset pricing tasks and stock trading applications, enabling AI agents to generate investment decisions from unstructured financial data. However, most evaluations of LLM timing-based investing strategies are conducted on narrow timeframes and limited stock universes, overstating effectiveness due to survivorship and data-snooping biases. We critically assess their generalizability and robustness by proposing FINSABER, a backtesting framework evaluating timing-based strategies across longer periods and a larger universe of symbols. Systematic backtests over two decades and 100+ symbols reveal that previously reported LLM advantages deteriorate significantly under broader cross-section and over a longer-term evaluation. Our market regime analysis further demonstrates that LLM strategies are overly conservative in bull markets, underperforming passive benchmarks, and overly aggressive in bear markets, incurring heavy losses. These findings highlight the need to develop LLM strategies that are able to prioritise trend detection and regime-aware risk controls over mere scaling of framework complexity.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、資産価格のタスクや株式取引アプリケーションに利用されており、AIエージェントが非構造化財務データから投資決定を生成することができる。 しかし、LLMのタイミングに基づく投資戦略の評価のほとんどは、生存率とデータスヌーピングバイアスによるオーバスタッキング効果により、狭い時間枠と限られたストック・ユニバースに基づいて行われる。 我々は、より長い期間にわたるタイミングベースの戦略とより大きなシンボルの宇宙を評価するバックテストフレームワークであるFINSABERを提案し、それらの一般化性と堅牢性を批判的に評価する。 20年以上にわたる体系的バックテストと100以上のシンボルにより, LLMのメリットは, より広範な横断的, 長期的評価において著しく低下していたことが判明した。 我々の市場構造分析は、LLM戦略が強気市場において過度に保守的であり、受動的ベンチマークを過小評価し、熊市場で過度に攻撃的であり、大きな損失をもたらすことをさらに示している。 これらの知見は,フレームワークの複雑さの単なるスケーリングよりも,トレンド検出や状況認識型リスクコントロールを優先できるLCM戦略の開発の必要性を強調している。

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