論文の概要: A Unified Multi-Modal Framework for Intelligent Financial Systems: Integrating Reinforcement Learning, High-Frequency Trading, and Game-Theoretic Approaches with Cross-Modal Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10412v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 04:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.326517
• Title: A Unified Multi-Modal Framework for Intelligent Financial Systems: Integrating Reinforcement Learning, High-Frequency Trading, and Game-Theoretic Approaches with Cross-Modal Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: インテリジェント・ファイナンシャル・システムのための統一型マルチモーダル・フレームワーク--強化学習、高周波取引、ゲーム理論的アプローチとクロスモーダル・センシティメント・アナリティクスの統合
• Authors: Fanrong Liu, Zhang Yuwei, Mingni Luo,
• Abstract要約: 本稿では,ロボ・アドバイザリー・システムに対するプロキシ・ポリシー・オプティマイズをシームレスに統合する基盤となる統一的枠組み,高頻度取引のための時系列予測モデル,動的投資アドバイザリーのためのコンテキスト内学習機構,競争的銀行シナリオに対するゲーム理論的アプローチ,クロスモーダル金融感情分析のための統合的埋め込みを提案する。 本フレームワークは,ポートフォリオ最適化指標の23.7%の改善,高周波取引における予測誤差の31.2%削減,投資推奨精度の18.9%向上,ナッシュ均衡収束速度の27.4%向上による競争銀行戦略の最適化,クロスモーダルによる感情分析精度の15.6%向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of financial technology demands sophisticated artificial intelligence systems capable of handling diverse challenges across multiple domains simultaneously. This paper presents a groundbreaking unified framework that seamlessly integrates Proximal Policy Optimization for robo-advisory systems, advanced time-series prediction models for high-frequency trading, in-context learning mechanisms for dynamic investment advisory, game-theoretic approaches for competitive banking scenarios, and unified embeddings for cross-modal financial sentiment analysis. Our comprehensive framework addresses the critical gap in existing literature where these technologies have been developed in isolation, failing to leverage their synergistic potential. Through extensive experimentation across multiple financial datasets and real-world scenarios, we demonstrate that our integrated approach achieves superior performance compared to specialized single-domain systems. Specifically, our framework shows a 23.7% improvement in portfolio optimization metrics, reduces prediction error in high-frequency trading by 31.2%, enhances investment recommendation accuracy by 18.9%, optimizes competitive banking strategies with a 27.4% increase in Nash equilibrium convergence speed, and improves sentiment analysis accuracy by 15.6% through cross-modal fusion. The theoretical foundation of our work establishes convergence guarantees for the integrated optimization problem, while our empirical results validate the practical applicability across diverse financial institutions. This research not only advances the state-of-the-art in financial AI but also provides a blueprint for developing comprehensive intelligent systems that can adapt to the complex, interconnected nature of modern financial markets.
• Abstract（参考訳）: 金融技術の急速な進化は、複数のドメインにまたがる多様な課題を同時に処理できる高度な人工知能システムを必要とする。 本稿では,ロボ・アドバイザリー・システムに対するプロキシ・ポリシー・オプティマイズをシームレスに統合する基盤となる統一的枠組み,高頻度取引のための時系列予測モデル,動的投資アドバイザリーのためのコンテキスト内学習機構,競争的銀行シナリオに対するゲーム理論的アプローチ,クロスモーダル金融感情分析のための統合的埋め込みを提案する。 我々の包括的なフレームワークは、これらの技術が独立して開発された既存の文献における重要なギャップに対処し、それらの相乗的ポテンシャルを活用できない。 複数の財務データセットや実世界のシナリオにまたがる広範な実験を通じて、我々の統合されたアプローチは、特殊な単一ドメインシステムよりも優れたパフォーマンスを実現することを実証する。 具体的には、ポートフォリオ最適化指標の23.7%の改善、高周波取引における予測誤差の31.2%削減、投資レコメンデーション精度の18.9%向上、ナッシュ均衡収束速度の27.4%向上による競争銀行戦略の最適化、クロスモーダル融合による感情分析精度の15.6%向上を示す。 本研究の理論的基盤は、統合最適化問題に対する収束保証を確立し、実証的な結果は、多様な金融機関における実践的適用性を検証する。 この研究は、金融AIの最先端を前進させるだけでなく、現代の金融市場の複雑な相互接続の性質に適応できる包括的なインテリジェントシステムを開発するための青写真も提供する。

関連論文リスト

• Herculean: An Agentic Benchmark for Financial Intelligence [114.33879935277217]
  代表的な4つのスキルセットにまたがるエージェント金融インテリジェンスのための最初の熟練したベンチマークであるHerculeanを紹介します。 フェデラーエージェント全体では、TradingやMarket Insightsではエージェントが比較的うまく機能するが、HedgingやAuditingではかなり苦労している。 全体としては、財務的推論を信頼性のあるワークフロー実行に変換する上で、現在のエージェントに重要なギャップがあることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-14T04:30:49Z)
• Multi-Modal Opinion Integration for Financial Sentiment Analysis using Cross-Modal Attention [6.350360575808128]
  本稿では,2つの財務的意見の相違を統合したエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 提案手法の精度は83.5%で,BERT+Transformerを含むベースラインを21%上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-03T05:38:11Z)
• FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research [68.31086471310773]
  FinSightは、高品質でマルチモーダルな財務報告を作成するための新しいフレームワークである。 プロフェッショナルグレードの可視化を確保するため,反復視覚強調機構を提案する。 2段階のBinging Frameworkは、簡潔な分析セグメントをコヒーレント、引用認識、マルチモーダルレポートに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-19T14:05:35Z)
• Trade in Minutes! Rationality-Driven Agentic System for Quantitative Financial Trading [57.28635022507172]
  TiMiは、アーキテクチャ上、戦略開発を分単位のデプロイメントから切り離す合理性駆動型マルチエージェントシステムである。 本稿では,マクロパターンからマイクロカスタマイズ,トレーディングボット実装のための階層型プログラミング設計,数学的リフレクションによって駆動されるクローズドループ最適化までの2層解析パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T13:08:55Z)
• Enhancing Financial RAG with Agentic AI and Multi-HyDE: A Novel Approach to Knowledge Retrieval and Hallucination Reduction [0.5814806132299305]
  我々は、金融レトリヴァル強化世代(RAG)のための枠組みを導入する。 RAGは、大規模で構造化された財務コーパスからの検索の有効性とカバレッジを高めるために、複数の無意味なクエリを生成する。 私たちのパイプラインはトークン効率と多段階の財務推論に最適化されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-19T19:24:30Z)
• Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning [12.548390779247987]
  本稿では,Agensar-Fin-R1シリーズを紹介する。 我々の最適化手法は、高品質で体系的な金融タスクラベルシステムを統合する。 われわれのモデルは、主要な金融指標を総合的に評価している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T17:52:16Z)
• Enhancing Investment Analysis: Optimizing AI-Agent Collaboration in Financial Research [17.43528917594047]
  本研究では,金融投資研究における意思決定の促進を目的とした,新たなマルチエージェントコラボレーションシステムを提案する。 ダウ・ジョーンズ指数にリストされた30社のうち、2023年のSEC10-Kの形式を分析して、ファンダメンタルズ、市場のセンチメント、リスク分析という3つのサブタスクに注目します。 この結果から,AIエージェントのタスク設定によるパフォーマンスの大幅な変化が判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T15:28:20Z)
• A Survey of Financial AI: Architectures, Advances and Open Challenges [0.6798775532273751]
  金融AIは金融市場の予測、ポートフォリオ最適化、自動取引に対する洗練されたアプローチを強化する。 この調査は3つの主要な側面にわたるこれらの展開を体系的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T04:16:00Z)
• Benchmarking PtO and PnO Methods in the Predictive Combinatorial Optimization Regime [59.27851754647913]
  予測最適化(英: Predictive optimization)は、エネルギーコストを意識したスケジューリングや広告予算配分など、多くの現実世界のアプリケーションの正確なモデリングである。 我々は,広告のための新しい産業データセットを含む8つの問題に対して,既存のPtO/PnOメソッド11をベンチマークするモジュラーフレームワークを開発した。 本研究は,8ベンチマーク中7ベンチマークにおいて,PnOアプローチがPtOよりも優れていることを示すが,PnOの設計選択に銀の弾丸は見つからない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T13:19:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。