論文の概要: Regime-aware financial volatility forecasting via in-context learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10299v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 00:47:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.734669
• Title: Regime-aware financial volatility forecasting via in-context learning
• Title（参考訳）: 文脈内学習によるレジームを考慮した財務変動予測
• Authors: Saba Asaad, Shayan Mohajer Hamidi, Ali Bereyhi,
• Abstract要約: 本研究は,非定常市場条件下での金融ボラティリティ予測に大規模言語モデル(LLM)を活用する,レシック・アウェア・イン・コンテキスト・ラーニング・フレームワークを導入する。 複数の財務データセットを用いた実験により、提案手法は古典的ボラティリティ予測手法と直接単発学習の両方、特に高ボラティリティ期間において優れた性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.089657251243196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a regime-aware in-context learning framework that leverages large language models (LLMs) for financial volatility forecasting under nonstationary market conditions. The proposed approach deploys pretrained LLMs to reason over historical volatility patterns and adjust their predictions without parameter fine-tuning. We develop an oracle-guided refinement procedure that constructs regime-aware demonstrations from training data. An LLM is then deployed as an in-context learner that predicts the next-step volatility from the input sequence using demonstrations sampled conditional to the estimated market label. This conditional sampling strategy enables the LLM to adapt its predictions to regime-dependent volatility dynamics through contextual reasoning alone. Experiments with multiple financial datasets show that the proposed regime-aware in-context learning framework outperforms both classical volatility forecasting approaches and direct one-shot learning, especially during high-volatility periods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,非定常市場条件下での金融ボラティリティ予測に大規模言語モデル(LLM)を活用する,レシック・アウェア・イン・コンテキスト・ラーニング・フレームワークを導入する。 提案手法は,過去の変動パターンを推論し,パラメータを微調整することなく予測を調整するために,事前学習型LLMをデプロイする。 我々は、学習データからレシシック・アウェア・デモを構築するためのオラクル誘導型洗練手順を開発する。 次に、LLMをコンテキスト内学習者として配置し、推定市場ラベルにサンプルされた実演を用いて入力シーケンスから次のステップのボラティリティを予測する。 この条件付きサンプリング戦略により、LLMは文脈的推論だけで、その予測を状態依存のボラティリティダイナミクスに適応させることができる。 複数の財務データセットを用いた実験により、提案手法は古典的ボラティリティ予測手法と直接単発学習の両方、特に高ボラティリティ期間において優れた性能を発揮することが示された。

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