論文の概要: Deriving Strategic Market Insights with Large Language Models: A Benchmark for Forward Counterfactual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19430v1
• Date: Mon, 26 May 2025 02:41:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.118094
• Title: Deriving Strategic Market Insights with Large Language Models: A Benchmark for Forward Counterfactual Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる戦略的市場視点の導出:前方対実生成のためのベンチマーク
• Authors: Keane Ong, Rui Mao, Deeksha Varshney, Paul Pu Liang, Erik Cambria, Gianmarco Mengaldo,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、約束を提供するが、このアプリケーションには未検討のままである。 我々はFin-Force-FINancial Forward Counterfactual Evaluationという新しいベンチマークを導入する。 これにより、将来の市場展開を探索し、予測するためのスケーラブルで自動化されたソリューションの道を開くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.29098416799838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual reasoning typically involves considering alternatives to actual events. While often applied to understand past events, a distinct form-forward counterfactual reasoning-focuses on anticipating plausible future developments. This type of reasoning is invaluable in dynamic financial markets, where anticipating market developments can powerfully unveil potential risks and opportunities for stakeholders, guiding their decision-making. However, performing this at scale is challenging due to the cognitive demands involved, underscoring the need for automated solutions. Large Language Models (LLMs) offer promise, but remain unexplored for this application. To address this gap, we introduce a novel benchmark, Fin-Force-FINancial FORward Counterfactual Evaluation. By curating financial news headlines and providing structured evaluation, Fin-Force supports LLM based forward counterfactual generation. This paves the way for scalable and automated solutions for exploring and anticipating future market developments, thereby providing structured insights for decision-making. Through experiments on Fin-Force, we evaluate state-of-the-art LLMs and counterfactual generation methods, analyzing their limitations and proposing insights for future research.
• Abstract（参考訳）: カウンターファクト推論は、通常、実際のイベントの代替案を検討する。 過去の出来事を理解するためにしばしば適用されるが、予測可能な将来の発展を予測するための、異なる形式的な偽造的推論の焦点である。 このような推論は、市場発展が潜在的リスクや利害関係者の機会を効果的に明らかにし、意思決定を導くことを期待する動的な金融市場において、貴重である。 しかし、これを大規模に実行するのは、認知的な要求が関与するためであり、自動化されたソリューションの必要性を強調している。 大きな言語モデル(LLM)は、約束を提供するが、このアプリケーションには未検討のままである。 このギャップに対処するために、Fin-Force-FINancial Forward Counterfactual Evaluationという新しいベンチマークを導入する。 金融ニュースの見出しを整理し、構造化された評価を提供することで、Fin-ForceはLLMベースの対実生成を支援する。 これは、将来の市場展開を探索し予測するためのスケーラブルで自動化されたソリューションの道を開くことで、意思決定のための構造化された洞察を提供する。 我々はFin-Forceの実験を通じて、最先端のLCMと反ファクト生成手法を評価し、それらの限界を分析し、将来の研究のための洞察を提案する。

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