論文の概要: StockBench: Can LLM Agents Trade Stocks Profitably In Real-world Markets?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02209v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 16:54:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.230697
• Title: StockBench: Can LLM Agents Trade Stocks Profitably In Real-world Markets?
• Title（参考訳）: StockBench: LLMエージェントは現実世界の市場で取引できるのか?
• Authors: Yanxu Chen, Zijun Yao, Yantao Liu, Jin Ye, Jianing Yu, Lei Hou, Juanzi Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、自律エージェントとして強力な能力を示した。 実時間複数ヶ月の株式トレーディング環境でLLMエージェントを評価するためのベンチマークであるStockBenchを紹介する。 我々の評価では、ほとんどのLLMエージェントは、単純な買い買い得ベースラインよりも優れているが、いくつかのモデルでは、より高いリターンをもたらし、より効果的にリスクを管理する可能性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.10622904101254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently demonstrated strong capabilities as autonomous agents, showing promise in reasoning, tool use, and sequential decision-making. While prior benchmarks have evaluated LLM agents in domains such as software engineering and scientific discovery, the finance domain remains underexplored, despite its direct relevance to economic value and high-stakes decision-making. Existing financial benchmarks primarily test static knowledge through question answering, but they fall short of capturing the dynamic and iterative nature of trading. To address this gap, we introduce StockBench, a contamination-free benchmark designed to evaluate LLM agents in realistic, multi-month stock trading environments. Agents receive daily market signals -- including prices, fundamentals, and news -- and must make sequential buy, sell, or hold decisions. Performance is assessed using financial metrics such as cumulative return, maximum drawdown, and the Sortino ratio. Our evaluation of state-of-the-art proprietary (e.g., GPT-5, Claude-4) and open-weight (e.g., Qwen3, Kimi-K2, GLM-4.5) models shows that while most LLM agents struggle to outperform the simple buy-and-hold baseline, several models demonstrate the potential to deliver higher returns and manage risk more effectively. These findings highlight both the challenges and opportunities in developing LLM-powered financial agents, showing that excelling at static financial knowledge tasks does not necessarily translate into successful trading strategies. We release StockBench as an open-source resource to support reproducibility and advance future research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、自律エージェントとして強力な能力を示し、推論、ツールの使用、シーケンシャルな意思決定の可能性を示している。 以前のベンチマークでは、ソフトウェア工学や科学的発見のような分野におけるLLMエージェントの評価が行われていたが、金融分野は、経済的価値と高い意思決定に直接的な関連性があるにもかかわらず、未調査のままである。 既存の金融ベンチマークは主に質問応答を通じて静的な知識をテストするが、それらは取引の動的かつ反復的な性質を捉えていない。 このギャップに対処するため,現実的な複数ヶ月の株式取引環境におけるLLMエージェントの評価を目的とした,汚染のないベンチマークであるStockBenchを紹介する。 エージェントは、価格、基本、ニュースを含む毎日の市場信号を受信し、シーケンシャルな購入、販売、決定をしなければならない。 成績は累積リターン、最大引下げ、ソルティーノ比などの財務指標を用いて評価される。 最先端のプロプライエタリ(g, GPT-5, Claude-4)とオープンウェイト(e, Qwen3, Kimi-K2, GLM-4.5)モデルについて評価した結果,ほとんどのLLMエージェントは単純な買い得ベースラインを上回りにくいが,いくつかのモデルではより高いリターンとリスク管理の可能性を実証している。 これらの知見は, LLMによる金融エージェント開発における課題と機会の両面を浮き彫りにしており, 静的な金融知識タスクにおける卓越化が必ずしも貿易戦略の成功に繋がるとは限らないことを示唆している。 StockBenchをオープンソースリソースとしてリリースし、再現性をサポートし、この領域における将来の研究を前進させます。

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