論文の概要: LLM-Based vs. Lexicon-Based Sentiment Signals for Tail-Risk Detection in Meme Stocks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24072v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 07:16:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.342016
• Title: LLM-Based vs. Lexicon-Based Sentiment Signals for Tail-Risk Detection in Meme Stocks
• Title（参考訳）: LLM-based vs. Lexicon-based Sentiment Signals for Tail-Risk Detection in Meme Stocks (特集 バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Abstract要約: 本稿では,語彙モデルとLarge Language Model(LLM)を用いた感情分析を実証的に比較する。 タイムアラインなセンチメント指標を構築し、市場リターンとの関係を評価する。 その結果,LLM由来の指標は,レキシコンベースベースラインよりも多次元表現が豊富で,アセット特異的な統計構造が強いことが示唆された。
• 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: This paper presents an empirical comparison of lexicon-based and Large Language Model (LLM)-based sentiment analysis for extracting market-relevant signals from social media discourse in highly volatile equity markets. Using Reddit data from r/WallStreetBets and focusing on meme stocks (GME, AMC, NOK), we construct time-aligned sentiment indicators and evaluate their relationship with market returns, with particular attention to extreme positive return events in the upper tail of the return distribution. The LLM-based approach generates multidimensional sentiment representations capturing emotional polarity, bullishness, sarcasm likelihood, and topical relevance, whereas the baseline relies on the VADER lexicon-based model. We evaluate both approaches using lead/lag correlation analysis, OLS regression, ROC-AUC-based directional classification, and a quantile-based early-warning framework. The results indicate that LLM-derived indicators provide a richer multidimensional representation and exhibit stronger asset-specific statistical structure than the lexicon-based baseline. However, their relationship with market movements remains heterogeneous across assets, suggesting that increased linguistic expressiveness does not necessarily translate into stable forecasting performance in retail-driven volatility regimes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レキシコンベースおよびLarge Language Model(LLM)に基づく感情分析を実証的に比較し,高度に揮発性のある株式市場におけるソーシャルメディアの話題から市場関連信号を抽出する。 r/WallStreetBetsのRedditデータと、ミームストック(GME, AMC, NOK)に焦点を当てて、タイムアラインなインセンティブ指標を構築し、市場リターンとの関係を評価する。 LLMに基づくアプローチは、感情の極性、いじめ性、皮肉の可能性、話題の関連性を捉える多次元感情表現を生成するが、ベースラインはVADERレキシコンモデルに依存している。 我々は、リード/ラグ相関分析、OLS回帰、ROC-AUCに基づく方向分類、およびQuantile-based early-warningフレームワークを用いて、両方のアプローチを評価する。 その結果,LLM由来の指標は,レキシコンベースベースラインよりも多次元表現が豊富で,アセット特異的な統計構造が強いことが示唆された。 しかし、市場の動きとの関係は資産間で不均一であり、言語表現力の向上が必ずしも小売主導のボラティリティ体制における安定した予測性能に必ずしも変換されないことを示唆している。

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