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MarketSenseAI 2.0: Enhancing Stock Analysis through LLM Agents

Created by
  • Haebom

作者

George Fatouros, Kostas Metaxas, John Soldatos, Manos Karathanassis

MarketSenseAI:LLMベースの株式分析フレームワーク

概要

本論文は、大規模言語モデル(LLM)を活用して、金融ニュース、過去の価格、企業ファンダメンタル、マクロ経済環境を処理し、株式分析と選択を支援する新しいフレームワークであるMarketSenseAIの最新の発展を提示する。検索拡張の作成とLLMエージェントを組み合わせた新しいアーキテクチャにより、SECの開示とパフォーマンスの発表を処理しながら、さまざまな機関のレポートを体系的に処理し、マクロ経済分析を豊かにします。 S&P 100株の2年間(2023-2024)の経験的評価は、MarketSenseAIが指数利回り73.5%と比較して125.9%の累積利回りを達成し、同様のリスクプロファイルを維持することを示しています。 2024年のS&P 500株の追加検証により、市場より33.8%高いSortino比率を提供し、フレームワークの拡張性を立証した。

Takeaways、Limitations

LLM技術を金融分析に適用して投資戦略の堅牢性に関する洞察を提供
S&P 100およびS&P 500株の強力な実績を証明
今後の研究のためのLLMベースの投資戦略の可能性を提示
本稿では具体的なLimitationsは提示されていない
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