論文の概要: MASS: Multi-Agent Simulation Scaling for Portfolio Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10278v1
• Date: Thu, 15 May 2025 13:27:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.33026
• Title: MASS: Multi-Agent Simulation Scaling for Portfolio Construction
• Title（参考訳）: MASS:ポートフォリオ構築のためのマルチエージェントシミュレーションスケーリング
• Authors: Taian Guo, Haiyang Shen, Jinsheng Huang, Zhengyang Mao, Junyu Luo, Zhuoru Chen, Xuhui Liu, Bingyu Xia, Luchen Liu, Yun Ma, Ming Zhang,
• Abstract要約: 本稿ではポートフォリオ構築のためのマルチエージェントスケーリングシミュレーション(MASS)を紹介する。 MASSは、大規模シミュレーションのエージェント数を徐々に増やすことで、安定かつ継続的な過剰なリターンを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.86440325639813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based multi-agent has gained significant attention for their potential in simulation and enhancing performance. However, existing works are limited to pure simulations or are constrained by predefined workflows, restricting their applicability and effectiveness. In this paper, we introduce the Multi-Agent Scaling Simulation (MASS) for portfolio construction. MASS achieves stable and continuous excess returns by progressively increasing the number of agents for large-scale simulations to gain a superior understanding of the market and optimizing agent distribution end-to-end through a reverse optimization process, rather than relying on a fixed workflow. We demonstrate its superiority through performance experiments, ablation studies, backtesting experiments, experiments on updated data and stock pools, scaling experiments, parameter sensitivity experiments, and visualization experiments, conducted in comparison with 6 state-of-the-art baselines on 3 challenging A-share stock pools. We expect the paradigm established by MASS to expand to other tasks with similar characteristics. The implementation of MASS has been open-sourced at https://github.com/gta0804/MASS.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのマルチエージェントは、シミュレーションや性能向上において大きな注目を集めている。 しかし、既存の作業は純粋なシミュレーションに限られるか、事前に定義されたワークフローによって制約され、適用性と有効性を制限する。 本稿ではポートフォリオ構築のためのマルチエージェントスケーリングシミュレーション(MASS)を紹介する。 MASSは、大規模シミュレーションのエージェント数を徐々に増加させ、市場に対する優れた理解を得、固定されたワークフローに頼るのではなく、逆最適化プロセスを通じてエージェント分布をエンドツーエンドに最適化することで、安定かつ継続的な過剰なリターンを達成する。 評価実験,アブレーション実験,バックテスト実験,更新データとストックプールの実験,スケーリング実験,パラメータ感度実験,可視化実験を通じて,Aシェアストックプールの3つの課題に対する6つの現状ベースラインと比較して,その優位性を実証した。 我々は、MASSが確立したパラダイムが、同様の特徴を持つ他のタスクにも拡張されることを期待する。 MASSの実装はhttps://github.com/gta0804/MASSでオープンソース化された。

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