論文の概要: Auditing Algorithmic Bias in Transformer-Based Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05140v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 21:20:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.846795
• Title: Auditing Algorithmic Bias in Transformer-Based Trading
• Title（参考訳）: トランスフォーマーベーストレーディングにおけるアルゴリズムバイアスの監査
• Authors: Armin Gerami, Ramani Duraiswami,
• Abstract要約: 予測にはトランスフォーマーモデルを用いており、各資産の意思決定への影響を測定するために部分情報分解(PID)に基づくメトリクスを導入している。 まず、モデルがデータのボラティリティを完全に無視し、次に、低周波の価格変動を伴うデータに偏っていることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.235738752130803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models have become increasingly popular in financial applications, yet their potential risk making and biases remain under-explored. The purpose of this work is to audit the reliance of the model on volatile data for decision-making, and quantify how the frequency of price movements affects the model's prediction confidence. We employ a transformer model for prediction, and introduce a metric based on Partial Information Decomposition (PID) to measure the influence of each asset on the model's decision making. Our analysis reveals two key observations: first, the model disregards data volatility entirely, and second, it is biased toward data with lower-frequency price movements.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは金融アプリケーションでますます人気を博しているが、その潜在的なリスクやバイアスは未調査のままである。 本研究の目的は、価格変動の頻度がモデルの予測信頼度にどのように影響するかを定量化することである。 予測にはトランスフォーマーモデルを用いており、各資産の意思決定への影響を測定するために部分情報分解(PID)に基づくメトリクスを導入している。 まず、モデルがデータのボラティリティを完全に無視し、次に、低周波の価格変動を伴うデータに偏っていることを明らかにする。

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