論文の概要: Your AI, Not Your View: The Bias of LLMs in Investment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20957v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 13:06:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.700319
• Title: Your AI, Not Your View: The Bias of LLMs in Investment Analysis
• Title（参考訳）: 投資分析におけるLLMのバイアス
• Authors: Hoyoung Lee, Junhyuk Seo, Suhwan Park, Junhyeong Lee, Wonbin Ahn, Chanyeol Choi, Alejandro Lopez-Lira, Yongjae Lee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練されたパラメトリック知識とリアルタイム市場データとの相違により、しばしば知識の衝突に直面している。 本稿では, LLMに基づく投資分析において, 確認バイアスの定量的分析を行った。 われわれは、大口株に対する一貫した選好と、ほとんどのモデルにおけるコントラリアン戦略を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.328782443604986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In finance, Large Language Models (LLMs) face frequent knowledge conflicts due to discrepancies between pre-trained parametric knowledge and real-time market data. These conflicts become particularly problematic when LLMs are deployed in real-world investment services, where misalignment between a model's embedded preferences and those of the financial institution can lead to unreliable recommendations. Yet little research has examined what investment views LLMs actually hold. We propose an experimental framework to investigate such conflicts, offering the first quantitative analysis of confirmation bias in LLM-based investment analysis. Using hypothetical scenarios with balanced and imbalanced arguments, we extract the latent preferences of models and measure their persistence. Focusing on sector, size, and momentum, our analysis reveals distinct, model-specific tendencies. In particular, we observe a consistent preference for large-cap stocks and contrarian strategies across most models. These preferences often harden into confirmation bias, with models clinging to initial judgments despite counter-evidence.
• Abstract（参考訳）: 金融分野では、事前訓練されたパラメトリック知識とリアルタイム市場データとの相違により、LLM(Large Language Models)は頻繁に知識紛争に直面している。 これらの対立は、LLMが実際の投資サービスに配備される際に特に問題となり、モデルが組み込まれている好みと金融機関とのミスアライメントが、信頼性の低いレコメンデーションにつながる可能性がある。 しかし、LSMが実際に保持する投資観についてはほとんど研究されていない。 本稿は,LLMに基づく投資分析における確認バイアスの定量的分析として,このような矛盾を調査するための実験的枠組みを提案する。 バランスの取れた議論と不均衡な議論を伴う仮説的シナリオを用いて、モデルの潜在的嗜好を抽出し、その持続性を測定する。 セクター、サイズ、運動量に着目して分析した結果、モデル固有の傾向が明らかになりました。 特に,大口株式に対する一貫した選好と,ほとんどのモデルにまたがるコントラリアン戦略を考察する。 これらの選好はしばしば確証バイアスに固まり、モデルは反証拠にもかかわらず最初の判断に固執する。

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