論文の概要: THEME: Enhancing Thematic Investing with Semantic Stock Representations and Temporal Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16936v2
• Date: Fri, 29 Aug 2025 08:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 13:41:09.924655
• Title: THEME: Enhancing Thematic Investing with Semantic Stock Representations and Temporal Dynamics
• Title（参考訳）: テーマ:セマンティックストック表現とテンポラルダイナミクスによるテーマ投資の促進
• Authors: Hoyoung Lee, Wonbin Ahn, Suhwan Park, Jaehoon Lee, Minjae Kim, Sungdong Yoo, Taeyoon Lim, Woohyung Lim, Yongjae Lee,
• Abstract要約: テーマ投資は、構造的トレンドに沿ったポートフォリオを構築することを目的としています。 階層的コントラスト学習を用いた埋め込みを微調整するフレームワークであるTheMEを紹介する。 テキストと市場ダイナミクスのテーマ関係をリターンからモデリングすることで、TheMEは幅広い実践的投資用途に特化してストック埋め込みを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.94860968271092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thematic investing, which aims to construct portfolios aligned with structural trends, remains a challenging endeavor due to overlapping sector boundaries and evolving market dynamics. A promising direction is to build semantic representations of investment themes from textual data. However, despite their power, general-purpose LLM embedding models are not well-suited to capture the nuanced characteristics of financial assets, since the semantic representation of investment assets may differ fundamentally from that of general financial text. To address this, we introduce THEME, a framework that fine-tunes embeddings using hierarchical contrastive learning. THEME aligns themes and their constituent stocks using their hierarchical relationship, and subsequently refines these embeddings by incorporating stock returns. This process yields representations effective for retrieving thematically aligned assets with strong return potential. Empirical results demonstrate that THEME excels in two key areas. For thematic asset retrieval, it significantly outperforms leading large language models. Furthermore, its constructed portfolios demonstrate compelling performance. By jointly modeling thematic relationships from text and market dynamics from returns, THEME generates stock embeddings specifically tailored for a wide range of practical investment applications.
• Abstract（参考訳）: 構造的トレンドに沿ったポートフォリオを構築することを目的としたセマティック投資は、セクター境界の重複と市場のダイナミクスの進化により、依然として困難な取り組みである。 有望な方向性は、テキストデータから投資テーマのセマンティック表現を構築することである。 しかし、投資資産のセマンティックな表現は、一般的な財務資料と根本的に異なる可能性があるため、金融資産の微妙な特徴を捉えるのに汎用LLM埋め込みモデルは適していない。 これを解決するために,階層的コントラスト学習を用いて埋め込みを微調整するフレームワークTheMEを紹介する。 TheMEは、その階層的関係を利用してテーマとその構成銘柄を整列させ、その後、ストックリターンを取り入れてこれらの埋め込みを洗練させる。 このプロセスは、強力な戻りポテンシャルを持つ数学的に整合した資産を取得するのに効果的な表現を与える。 実証実験の結果,TheMEは2つの重要な領域で優れていた。 セマンティック・アセット検索では、主要な大きな言語モデルよりも顕著に優れている。 さらに、その構築されたポートフォリオは、魅力的なパフォーマンスを示している。 テキストと市場ダイナミクスのテーマ関係をリターンからモデリングすることで、TheMEは幅広い実践的投資用途に特化してストック埋め込みを生成する。

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