論文の概要: \textit{QuantMCP}: Grounding Large Language Models in Verifiable Financial Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06622v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 01:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.366043
• Title: \textit{QuantMCP}: Grounding Large Language Models in Verifiable Financial Reality
• Title（参考訳）: \textit{QuantMCP}: 検証可能なファイナンシャルリアリティにおける大規模言語モデルの構築
• Authors: Yifan Zeng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、財務分析と意思決定に革命をもたらすという大きな約束を持っている。 しかし、その直接的な適用は、データ幻覚の問題や、リアルタイムで検証可能な財務情報へのアクセスの欠如によって、しばしば妨げられている。 本稿では,金融現実にLLMを厳格に活用するための新しいフレームワークであるQuantMCPを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406552007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) hold immense promise for revolutionizing financial analysis and decision-making, yet their direct application is often hampered by issues of data hallucination and lack of access to real-time, verifiable financial information. This paper introduces QuantMCP, a novel framework designed to rigorously ground LLMs in financial reality. By leveraging the Model Context Protocol (MCP) for standardized and secure tool invocation, QuantMCP enables LLMs to accurately interface with a diverse array of Python-accessible financial data APIs (e.g., Wind, yfinance). Users can interact via natural language to precisely retrieve up-to-date financial data, thereby overcoming LLM's inherent limitations in factual data recall. More critically, once furnished with this verified, structured data, the LLM's analytical capabilities are unlocked, empowering it to perform sophisticated data interpretation, generate insights, and ultimately support more informed financial decision-making processes. QuantMCP provides a robust, extensible, and secure bridge between conversational AI and the complex world of financial data, aiming to enhance both the reliability and the analytical depth of LLM applications in finance.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、金融分析と意思決定に革命をもたらすという大きな約束を持っていますが、その直接的な適用は、データ幻覚の問題や、リアルタイムで検証可能な財務情報へのアクセスの欠如によって、しばしば妨げられます。 本稿では,金融現実にLLMを厳格に活用するための新しいフレームワークであるQuantMCPを紹介する。 標準化されたセキュアなツール呼び出しにモデルコンテキストプロトコル(MCP)を活用することで、QuantMCPはLLMをPythonでアクセス可能なさまざまな金融データAPI(例えば、Wind、yfinance)と正確にインターフェースできる。 ユーザは自然言語で対話することで、最新の財務データを正確に取得し、現実のデータリコールにおいてLLM固有の制限を克服することができる。 より重要なことに、一度この検証済みの構造化データを備えてしまえば、LLMの分析能力はアンロックされ、洗練されたデータ解釈を実行し、洞察を生成し、最終的にはより情報のある金融決定プロセスをサポートすることができる。 QuantMCPは、対話型AIと金融データの複雑な世界との間の、堅牢で拡張可能なセキュアなブリッジを提供する。

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