論文の概要: PandaAI: A Practical Agent CQ2 for Neuro-symbolic Data Analysis And Integrated Decision-Making in Quantitative Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06823v1
• Date: Fri, 05 Jun 2026 01:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.510302
• Title: PandaAI: A Practical Agent CQ2 for Neuro-symbolic Data Analysis And Integrated Decision-Making in Quantitative Finance
• Title（参考訳）: PandaAI: 定量的ファイナンスにおけるニューロシンボリックデータ分析と統合的意思決定のための実践的エージェントCQ2
• Abstract要約: textbfPandaAI は閉ループ型ニューロシンボリック LLM エージェントで、市場構造モデリングと制限されたアルファ生成を行う。 実験の結果、textbfPandaAIは18.2%の上位ICと25.7%のダウンダウンを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.790070440436294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While deep learning has excelled in various domains, its application to sequential decision-making in finance remains challenging due to the low Signal-to-Noise Ratio (SNR) and non-stationarity of financial data. Leveraging the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs), we propose \textbf{PandaAI}, a closed-loop neuro-symbolic LLM agent with market regime modeling and constrained alpha generation, which bridges general LLM reasoning with financial rigor and suppresses the financial toxicity of LLM-generated outputs. To bridge the gap between general linguistic capability and financial rigor, we fine-tune a domain-specific LLM. Furthermore, we integrate this LLM into a modular architecture and form a closed-loop system. Unlike traditional models that optimize isolated prediction metrics, \textbf{PandaAI} is designed as a neuro-symbolic agent that navigates the complex, real-world financial environment with explicit risk awareness. Extensive experiments on CSI 300 stock data show that \textbf{PandaAI} achieves a $18.2\%$ higher Rank IC and $25.7\%$ lower maximum drawdown than state-of-the-art time-series models. Our constrained LLM generation and dual-channel adaptation method provide a general paradigm for LLM deployment in high-stakes sequential decision-making scenarios.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は様々な分野で優れているが、SNR(Signal-to-Noise Ratio)の低さと金融データの非定常性のため、金融におけるシーケンシャルな意思決定への応用は依然として困難である。 大規模言語モデル (LLMs) の推論機能を活用し, 市場構造モデリングと制約付きアルファ生成を備えた閉ループ型ニューロシンボリック LLM エージェントである \textbf{PandaAI} を提案する。 一般言語能力と金融リガーのギャップを埋めるために,ドメイン固有のLLMを微調整する。 さらに、このLCMをモジュラーアーキテクチャに統合し、クローズドループシステムを形成する。 孤立した予測指標を最適化する従来のモデルとは異なり、‘textbf{PandaAI} は神経象徴的なエージェントとして設計されており、複雑な現実世界の金融環境を明確なリスク意識でナビゲートする。 CSI 300 ストックデータによる大規模な実験によると、 \textbf{PandaAI} は最高ランク IC が 18.2 %、最高値が 25.7 % である。 制約付きLLM生成法とデュアルチャネル適応法は、高いシーケンシャルな意思決定シナリオにおけるLLM展開の一般的なパラダイムを提供する。

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