論文の概要: The Evolution of Alpha in Finance Harnessing Human Insight and LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14727v1
• Date: Tue, 20 May 2025 00:51:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.656481
• Title: The Evolution of Alpha in Finance Harnessing Human Insight and LLM Agents
• Title（参考訳）: ファイナンスにおけるアルファの進化 : 人的インサイトとLDMエージェント
• Authors: Mohammad Rubyet Islam,
• Abstract要約: 市場ベンチマークを上回るアルファリターンの探索は、大きな変革を遂げた。 本稿では,この進歩を辿る5段階の分類を包括的に紹介する。 提案された分類学は、成熟度を評価し、インフラを整合させ、次世代アルファシステムの責任ある開発を導く統一的な枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The pursuit of alpha returns that exceed market benchmarks has undergone a profound transformation, evolving from intuition-driven investing to autonomous, AI powered systems. This paper introduces a comprehensive five stage taxonomy that traces this progression across manual strategies, statistical models, classical machine learning, deep learning, and agentic architectures powered by large language models (LLMs). Unlike prior surveys focused narrowly on modeling techniques, this review adopts a system level lens, integrating advances in representation learning, multimodal data fusion, and tool augmented LLM agents. The strategic shift from static predictors to contextaware financial agents capable of real time reasoning, scenario simulation, and cross modal decision making is emphasized. Key challenges in interpretability, data fragility, governance, and regulatory compliance areas critical to production deployment are examined. The proposed taxonomy offers a unified framework for evaluating maturity, aligning infrastructure, and guiding the responsible development of next generation alpha systems.
• Abstract（参考訳）: 市場ベンチマークを超えるアルファリターンの追求は、直観駆動の投資から自律型AI駆動システムへと、大きな変革を遂げている。 本稿では,手動戦略,統計モデル,古典的機械学習,深層学習,大規模言語モデル(LLM)を活用したエージェントアーキテクチャを網羅した5段階分類法を提案する。 モデリング技術に焦点を絞った以前の調査とは異なり、このレビューではシステムレベルのレンズを採用し、表現学習、マルチモーダルデータ融合、ツール拡張LDMエージェントの進歩を統合する。 静的予測器からリアルタイム推論、シナリオシミュレーション、クロスモーダル意思決定が可能なコンテキスト対応金融エージェントへの戦略的シフトが強調される。 インタプリタビリティ、データ脆弱性、ガバナンス、および運用デプロイメントに不可欠な規制コンプライアンス領域における主な課題について検討する。 提案された分類学は、成熟度を評価し、インフラを整合させ、次世代アルファシステムの責任ある開発を導く統一的な枠組みを提供する。

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