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Time Travel is Cheating: Going Live with DeepFund for Real-Time Fund Investment Benchmarking

Created by
  • Haebom

作者

Changlun Li, Yao Shi, Chen Wang, Qiqi Duan, Runke Ruan, Weijie Huang, Haonan Long, Lijun Huang, Nan Tang, Yuyu Luo

概要

この論文では、大規模言語モデル（LLM）が複雑なファンド投資管理にどの程度効果的であるかを評価するために、DeepFundというリアルタイムファンドベンチマークツールを紹介します。既存のベンチマークのLimitationsであるバックテスト方式での情報漏洩を解決するために、DeepFundはリアルタイム市場データを使用してLLMを公正かつ漏れなく評価します。 9つの主要LLMの実験結果は、最先端のモデルでさえ、リアルタイム環境での純取引損失を記録し、LLMのアクティブファンド管理限界を示しています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMベースの投資戦略の開発に対する厳格な評価の必要性を強調する。
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リアルタイム市場データを使用したベンチマークツールの開発により、情報漏洩の問題を解決します。
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最先端のLLMでさえ、積極的なファンド管理に困難があることを示しています。
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DeepFundは、LLMベースの金融モデルを評価するための新しい基準を提示します。
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Limitations：
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DeepFundは、特定の市場環境とLLMモデルに限定されます。
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リアルタイム評価環境で発生する問題（遅延、ノイズなど）に関する追加の検討が必要です。
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限られたLLMモデルの数と投資レベル（ticker-level analysis、investment decision-making、portfolio management、およびrisk control）だけを評価したという点。
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提供されたコードが実際のファンド投資戦略の開発にどのように役立つかについてのさらなる研究が必要です。
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