AlphaFin: Financial Analysis Framework with Retrieval-Augmented Stock-Chain

Core Concepts

Financial analysis enhanced by AlphaFin datasets and Stock-Chain framework.

Abstract

1. Introduction: Financial analysis importance in stock trend prediction and Q&A. LLMs attract attention for enhancing financial analysis accuracy. 2. AlphaFin Datasets: Research datasets, StockQA, financial news, and reports included. 3. Stock-Chain Framework: Divided into two stages: stock trend prediction and financial Q&A. 4. Experiments: Stock-Chain outperforms baselines with high ARR and ACC. 5. Related Work: Overview of financial datasets and algorithms in the financial domain.

Stats

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Quotes

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Key Insights Distilled From

AlphaFin

by Xiang Li,Zhe... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12582.pdf

Deeper Inquiries

金融分野以外でのStock-Chainフレームワークの応用可能性は？

Stock-Chainフレームワークは、金融分析に焦点を当てていますが、他の領域でも有益な応用が考えられます。例えば、医療分野では患者データや治療法に関する情報を統合し、診断支援システムを構築する際に活用できるかもしれません。また、製造業では生産データや品質管理情報を取り入れて効率的な生産計画を立案するための支援ツールとして利用できる可能性があります。さらに、教育分野では学習履歴や教材内容から個別化された学習プランを提供するシステムとして展開することも考えられます。

ML&DLアルゴリズムが提供する予測結果に対する反論は何か？

ML&DLアルゴリズムは一定の成果を上げていますが、その予測結果に対していくつかの反論が存在します。まず第一に、これらのアルゴリズムは過去のデータから未来を予測しており、「過去パターン＝将来パターン」という単純化された仮定に基づいています。しかし金融市場は常に変動し不確実性が高いため、このような単純な関連付けだけでは十分な精度で予測できないことがあります。 さらにML&DLアルゴリズムは通常「黒箱」モデルと呼ばれる形式であるため、その内部メカニズムや意思決定プロセスが透明ではありません。投資家や意思決定者は理由付けされた根拠や説明能力を求める傾向がありますが、これらのアルゴリズムだけではそれら要件を満たすことが難しい場合もあります。 最後にML&DLアルゴリズムだけではテキストデータ等非数値情報への処理能力も限定されており、「量的」面だけでなく「質的」側面も含めた包括的な情報処理能力不足です。

この研究と深く関連しないが、金融分析にどのように影響を与える可能性があるインスピレーションを与える質問は？

例えば、「自然言語処理技術（NLP）」や「大規模言語モデル（LLMs）」等新興技術・手法導入した場合、“ファイナンシャル・クエストィオニング”、“マクロ経済指標解析”、“市況コメント生成”等多岐多様な金融業務領域向上期待感じましたか？また、“RAG（Retrieval-Augmented Generation）”技術採択時“会話型AIサポート”、“文書知識引用強化”等具体事例想像した際どう感じましたか？更相乗効果見込みましたか？