Large Language Model Agent in Financial Trading: A Survey
URL:
http://arxiv.org/abs/2408.06361v1
Authors:
Han Ding, Yinheng Li, Junhao Wang, Hang Chen
Published:
July 26, 2024
Summary
研究目的:
この調査研究は、金融取引において大規模言語モデル（LLM）をエージェントとして使用する現在の研究を包括的にレビューし、LLMを活用した取引エージェントのアーキテクチャ、使用されるデータの種類、バックテストにおける性能、およびこれらの研究における課題をまとめることを目的としています。さらに、LLMベースの金融取引エージェントの現状を明らかにし、この分野の将来の研究方向性を提案します。
用いたデータ:
この調査では、金融市場での取引決定にLLMがどのように情報を利用するかに焦点を当てています。具体的には、市場ニュース、財務報告、株価などの広範な外部データを分析して、取引の決定（買い、保持、売り）を下すためのデータとしています。
手法:
LLMを使用した取引エージェントのアーキテクチャには大きく分けて二つのカテゴリがあります。一つは「LLM as a Trader」で、直接的に取引決定を生成するエージェントです。もう一つは「LLM as an Alpha Miner」で、高品質なアルファ因子を生成し、それを下流の取引システムに統合するエージェントです。また、ニュース駆動型、反射駆動型、討論駆動型、強化学習駆動型など、さまざまなサブタイプのエージェントが存在します。
結果:
LLMを用いた取引エージェントのバックテストにおける性能は、その潜在能力と限界とともに評価されています。具体的な性能指標としては、累積リターン、年間リターン、シャープレシオ、最大ドローダウンが用いられています。これらの指標は、取引戦略の全体的な収益性とリスクを評価するために使用されます。また、取引信号の予測力を測定するために、F1スコアや正確性、勝率などが使用されています。
研究目的
アーキテクチャ:
LLMを使用した取引エージェントのアーキテクチャは、主に「LLM as a Trader」と「LLM as an Alpha Miner」の2種類に分けられます。前者はLLMを直接的に取引決定に利用し、ニュースデータ、財務データなどの外部データを解析して売買のシグナルを生成します。後者は、高品質なアルファ因子を生成するためにLLMを利用し、これを取引システムに統合します。これらのアーキテクチャは、取引の最適化とリスク管理の両方に焦点を当てています。
使用されるデータの種類:
LLMベースの取引エージェントでは、数値データ、テキストデータ、視覚データ、シミュレーションデータの4つの主要なデータタイプが使用されます。数値データには株価や取引量などが含まれ、テキストデータには株式ニュースや財務報告が含まれます。視覚データは、金融市場に関連するチャートや画像を含み、シミュレーションデータは模擬株市場やニュースイベントからのデータを含みます。
バックテストにおける性能:
バックテストの結果、LLMベースの取引エージェントは優れた性能を示しています。これらのエージェントは、過去の市場データを用いて取引戦略を生成し、様々な評価指標を用いてその性能を評価します。LLMエージェントは、特にテキストデータからの洞察を取引決定に活用することで、従来の量的取引モデルと比較して優れた結果を示すことが多いです。
課題:
LLMを用いた取引エージェントの研究にはいくつかの課題があります。これには、高品質なデータの確保、モデルの解釈可能性、倫理的および規制的問題が含まれます。また、LLMが生成する情報の正確性や、極端な市場条件下でのモデルの振る舞いに関する懸念もあります。これらの課題に対処することが、将来の研究での主要な焦点となるでしょう。
将来の研究方向性:
LLMベースの金融取引エージェントの研究はまだ初期段階にあり、多くの潜在的な改善点が存在します。将来的には、より高度なアルファ生成技術の開発、エージェント間のコミュニケーションと協調の向上、倫理的および規制的問題への対応、マルチモーダルデータの統合などが研究されることが期待されます。また、リアルタイムでの市場変動に対応するための技術の進化も重要な研究テーマです。
用いたデータ
市場ニュース:
市場ニュースは、最新の経済動向、業界のトレンド、企業ごとの発展など、リアルタイムの情報を提供します。これにより、LLMは市場の変動や特定の企業に関するニュースから感情情報を抽出し、それを取引決定の重要なシグナルとして利用することができます。例えば、特定の企業に対する肯定的または否定的なニュースは、その企業の株式を買うか売るかの決定に直接影響を与える可能性があります。
財務報告:
財務報告には、企業の四半期ごとの業績や年次報告書が含まれ、企業の財務状態やパフォーマンス、将来の見通しについての洞察を提供します。LLMはこれらの報告を解析して、企業の健全性や成長の可能性を評価し、投資判断のための情報として利用します。例えば、増収増益を示す報告は、その企業の株式を買う強い動機となり得ます。
株価:
株価データは、特定の時点での企業の株式価値を示し、市場の動向や投資家のセンチメントを反映します。LLMは過去の株価データと現在の株価を分析することで、株価のトレンドやパターンを識別し、これを基に将来の株価動向を予測し取引のタイミングを決定します。株価の急激な変動や特定のパターンは、買いまたは売りのシグナルとして解釈されることがあります。
手法
LLM as a Trader:
このカテゴリのエージェントは、LLMを直接的に取引決定の生成に利用します。具体的には、買う、持つ、売るといった決定を出力することが目的です。市場のデータやニュース、金融報告書などの膨大な外部データを解析し、それらの情報を基に取引信号を生成します。
LLM as an Alpha Miner:
このタイプのエージェントは、LLMを利用して高品質なアルファ因子を生成し、それを取引システムに統合します。アルファ因子は、市場を上回るリターンを達成するための予測指標として使用されます。このアプローチでは、LLMが市場データやその他の情報源から有益なパターンやインサイトを抽出し、それをアルファ因子として形式化します。
ニュース駆動型:
ニュース駆動型のアーキテクチャは、個々の株式ニュースやマクロ経済の更新をプロンプトの論文に統合し、次の取引期間の株価動向を予測するようLLMに指示します。ニュースのサマリーやニュースデータと株価動向の関連性の推論など、より高度なアーキテクチャが存在します。
反射駆動型:
反射駆動型のエージェントは、LLMを用いて抽出した記憶から反射を構築します。この反射は、生の記憶や観察から段階的に集約された高レベルの知識や洞察です。これを用いて取引決定を行います。取引フェーズにおいては、関連する記憶や反射が取り出され、最終的な取引決定を生成するために利用されます。
討論駆動型:
討論駆動型では、LLMエージェントが異なる役割を持ち、お互いに討論を行います。これにより、推論の質や事実の正確性が向上します。エージェントは互いの行動や反射に対して討論を行い、反射のロバスト性を高めることが目的です。
強化学習駆動型:
強化学習を使用するエージェントは、LLMの出力を期待される行動に合わせるために効果的です。この方法では、高品質なフィードバックを効率的かつ体系的に取得することが課題ですが、金融取引ではバックテストを通じて取引決定に対する高品質なフィードバックを生成することができ、これを報酬の源として利用することができます。
結果
累積リターン:
累積リターンは、ある期間にわたる投資の総収益をパーセンテージで表したものです。計算式は「(Pt - P0) / P0 × 100%」で、Ptは期間末の価格または価値、P0は期間初めの価格または価値です。この指標は、投資の成長率を示すため、取引戦略の効果を評価する際に重要です。
年間リターン:
年間リターンは、投資の年率換算収益を示します。計算式は「(Pt / P0)^(1/t) - 1」で、tは年数です。この指標は、異なる期間にわたる投資戦略のパフォーマンスを比較する際に役立ちます。
シャープレシオ:
シャープレシオは、リスク調整後のリターンを測定する指標で、計算式は「(Rp - Rf) / σp」です。ここで、Rpはポートフォリオのリターン、Rfはリスクフリーレート、σpはポートフォリオの超過リターンの標準偏差です。この比率は、リスクを取って得られる追加リターンの量を評価するために使用され、高い値が望ましいとされます。
最大ドローダウン:
最大ドローダウンは、特定の期間におけるポートフォリオの最大の価値減少を示します。計算は「max(τ ∈ (0,T) D(τ) = max(τ ∈ (0,T) (max(t ∈ (0,τ) X(t) - X(τ))))」で、X(t)は時点tでのポートフォリオの価値、X(τ)は時点τでのポートフォリオの価値です。この指標は、投資戦略の下落リスクを評価するために重要です。
信号の予測力:
取引信号の予測力を測定するために、F1スコアや正確性、勝率が使用されます。F1スコアは信号の精度と再現率の調和平均を提供し、正確性は全体的な予測の正確さを示し、勝率は利益をもたらす取引の割合を示します。これらの指標は、取引エージェントが市場の動きをどの程度正確に予測できるかを評価するのに役立ちます。