論文の概要: MemGuard-Alpha: Detecting and Filtering Memorization-Contaminated Signals in LLM-Based Financial Forecasting via Membership Inference and Cross-Model Disagreement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26797v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 00:35:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.622988
• Title: MemGuard-Alpha: Detecting and Filtering Memorization-Contaminated Signals in LLM-Based Financial Forecasting via Membership Inference and Cross-Model Disagreement
• Title（参考訳）: MemGuard-Alpha:メンバーシップ推論とクロスモデル分解によるLCMに基づく財務予測における記憶制御信号の検出とフィルタリング
• Authors: Anisha Roy, Dip Roy,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、金融アルファ信号を生成するためにますます使われている。 証拠は、LLMがトレーニングコーパスから歴史的財務データを記憶し、急激な予測精度を生み出していることを示している。 既存の方法では、リアルタイム取引のための実用的なゼロコスト信号レベルフィルタリングが提供されない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used to generate financial alpha signals, yet growing evidence shows that LLMs memorize historical financial data from their training corpora, producing spurious predictive accuracy that collapses out-of-sample. This memorization-induced look-ahead bias threatens the validity of LLM-based quantitative strategies. Prior remedies -- model retraining and input anonymization -- are either prohibitively expensive or introduce significant information loss. No existing method offers practical, zero-cost signal-level filtering for real-time trading. We introduce MemGuard-Alpha, a post-generation framework comprising two algorithms: (i) the MemGuard Composite Score (MCS), which combines five membership inference attack (MIA) methods with temporal proximity features via logistic regression, achieving Cohen's d = 18.57 for contamination separation (d = 0.39-1.37 using MIA features alone); and (ii) Cross-Model Memorization Disagreement (CMMD), which exploits variation in training cutoff dates across LLMs to separate memorized signals from genuine reasoning. Evaluated across seven LLMs (124M-7B parameters), 50 S&P 100 stocks, 42,800 prompts, and five MIA methods over 5.5 years (2019-2024), CMMD achieves a Sharpe ratio of 4.11 versus 2.76 for unfiltered signals (49% improvement). Clean signals produce 14.48 bps average daily return versus 2.13 bps for tainted signals (7x difference). A striking crossover pattern emerges: in-sample accuracy rises with contamination (40.8% to 52.5%) while out-of-sample accuracy falls (47% to 42%), providing direct evidence that memorization inflates apparent accuracy at the cost of generalization.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は、金融アルファ信号を生成するためにますます使われているが、LLMがトレーニングコーパスから歴史的財務データを記憶している証拠が増えている。 この記憶によるルックアヘッドバイアスは、LLMに基づく定量的戦略の有効性を脅かす。 事前治療 -- モデルリトレーニングとインプット匿名化 -- は、違法にコストがかかるか、重大な情報損失をもたらすかのいずれかです。 既存の方法では、リアルタイム取引のための実用的なゼロコスト信号レベルフィルタリングが提供されない。 2つのアルゴリズムからなるポストジェネレーションフレームワークであるMemGuard-Alphaを紹介する。 (i)MemGuard Composite Score(MCS)は、5つのメンバシップ推論攻撃(MIA)手法と、ロジスティック回帰による時間的近接特徴を組み合わせたもので、汚染分離のためのCohen's d = 18.57を達成する(d = 0.39-1.37)。 (II) LLM間のトレーニングカットオフ日数の変化を利用して、暗記信号と真の推論を区別するクロスモデル記憶障害(CMMD)。 7つのLCM(124M-7Bパラメータ)、50のS&P 100株、42,800のプロンプト、5つのMIAメソッド(2019-2024)で評価され、CMMDはシャープ比が4.11対2.76である(49%の改善)。 クリーン信号は平均14.48bps、テント信号は2.13bps(差は7倍)である。 サンプル内精度は汚染によって上昇し(40.8%から52.5%)、サンプル外精度は47%から42%に低下し、メモリ化が一般化のコストで明らかな精度を膨らませる直接の証拠となる。

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