【論文調査】LLMx株価予測：“Enhancing Few-Shot Stock Trend Prediction with Large Language Models”

スマート投資チャンネル by UKI & Hoheto

10 Aug 202414:56

Summary

TLDR本日の動画では、スマート投資チャンネルが株価予測に関する論文を紹介しています。キーワードは「LLM」と「株価予測」で、特に注目された研究はニュースを分割し、ノイズを排除した上でLLMを用いた予測モデルです。この手法により、S&P500の上昇下落予測の精度が向上し、従来の方法と比較して66%まで向上したと報告されています。また、中国市場の指数予測にも適用され、多数決システムの有効性が強調されています。

Takeaways

📈 スクリプトは、株価予測に関連する論文を紹介しており、特にLLM（大規模言語モデル）を使用した予測手法に焦点を当てています。
🔍 論文では、ニュースをノイズと判断し、それをフィルタリングすることで、より正確な株価予測が可能になるというアイデアを提唱しています。
📝 3つの異なる手法が比較されており、従来の方法とLLMを用いたデノイズ・ボーティング手法の効果が検証されています。
📊 S&P500の指数予測において、従来の方法では59%の精度が達成されており、LLMを用いた方法では66%の精度向上が見られました。
🌐 データセットは米国市場のS&P500、中国市場の上证指数、香港市場の指数に基づいています。
📚 従来の方法では、ニュースを抽出し、ニューラルネットワークに入力することで予測を行っていました。
🗳️ LLMを用いた新しい方法では、ニュースを分割し、各部分がポジティブかネガティブか、あるいはノイズかを判断します。
🔑 重要なニュースのみを集計し、多数決の投票によって最終的な予測を決定するというプロセスが導入されています。
📉 従来の方法と比較して、LLMを用いたデノイズ・ボーティング手法は、精度を大幅に向上させることが示されています。
🔬 研究では、異なるLLMモデルやニュースの量、そしてプロンプティングの方法が評価され、最適な設定を見つけるための分析が行われています。
🚀 多数決システムは、過去にはあまり良い結果を出すことができなかったものの、最近では効果的な予測が可能になったと結論づけられています。

Q & A

スマート投資チャンネルの本日の動画の主題は何ですか？
-本日の動画の主題は、LLMを用いた株価予測に関する論文紹介です。
論文のタイトルを教えてください。
-論文のタイトルは「Enhancing Stock Trend Prediction with Range Models」です。
LLMとは何を意味していますか？
-LLMとは「Large Language Models」の略で、大規模な言語モデルを指します。
論文で取り上げる問題とは何ですか？
-論文で取り上げる問題は、ニュースをLLMに入力する際のノイズの影響と、それを解決するための手法です。
ノイズを排除する手法とは何ですか？
-ノイズを排除する手法は、ニュースを分割し、各部分がポジティブかネガティブではなくノイズであるかを判断し、重要な部分を集計することです。
論文の手法で得られた効果はどのくらいですか？
-論文の手法で、SP500の上昇下落の予測の精度が通常の59%から66%に向上したとされています。
使用されたデータセットはどのようなものでしょうか？
-使用されたデータセットは、米国市場のS&P500の指数予測、中国の大型銘柄の指数、上海と香港の株価指数などがあります。
従来の方法と今回の論文の方法の違いは何ですか？
-従来の方法ではニュースをそのままLLMに入力していたのに対し、今回の論文ではニュースを分割し、デノイズを施し、ボーティングを行ったという違いがあります。
多数決システムとは何ですか？
-多数決システムとは、各センテンスに対して投票を行い、その結果を集計して最終的な予測を行うシステムです。
論文で使用されたLLMの種類には何がありますか？
-論文で使用されたLLMの種類には、GPT-3.5までのモデルがあります。
論文の結果からどのような結論が導かれましたか？
-論文の結果から、プロンプティングの与え方や多数決システムを用いたLLMの株価予測は従来の方法と比べて精度が向上することが導かれました。