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Will LLMs be Professional at Fund Investment? DeepFund: A Live Arena Perspective

Created by
  • Haebom

作者

Changlun Li, Yao Shi, Yuyu Luo, Nan Tang

概要

本論文は、大規模言語モデル(LLM)の金融意思決定能力の評価が不足していることを指摘し、既存のベンチマークのデータ漏洩、自己参照、過度の介入、メンテナンス困難などの問題点を提示します。これにより、実際の環境でLLMベースの投資戦略を評価できる包括的なプラットフォームであるDeepFundを紹介します。 DeepFundはマルチエージェントフレームワークを実装し、実際の投資意思決定プロセスを反映し、Webインターフェースを介してさまざまな市場条件でLLMのパフォーマンスを視覚化して比較分析するのに役立ちます。この研究は、DeepFundを介してLLMの実際の金融市場の適用可能性の現実的で公正な評価を提供することを目指しています。コードはFitHubで公開されています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
実際の金融市場環境を反映したLL​​Mベースの投資戦略評価プラットフォームを提供
マルチエージェントフレームワークによる現実的な投資意思決定プロセスの模擬
Webインターフェースベースの視覚化と比較分析機能を提供
LLMの金融市場の適用可能性に関する客観的な評価基準の提示
公開されたコードによる研究の再現性と拡張性の確保
Limitations:
実際の市場との完璧なマッチングは難しい(モデルの限界)
プラットフォームのメンテナンスとアップデートに継続的な努力が必要
さまざまな市場状況と投資戦略の包括的な評価が必要
LLMの倫理的問題とリスク管理に関するさらなる研究が必要
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