Multimodale, wissensbasierte und graphbasierte Finanzvorhersage aus Konferenzen zur Geldpolitik mit Großen Sprachmodellen

Core Concepts

Ein neuartiges, modal-adaptives, wissensbasiertes und graphbasiertes Finanzvorhersageverfahren, das multimodale Informationen (Text, Video, Audio) und externes Finanzwissen nutzt, um die Preisentwicklung und Volatilität von Finanzanlagen genauer vorherzusagen.

Abstract

Die Studie präsentiert ein neuartiges Verfahren namens MANAGER zur Finanzvorhersage aus Konferenzen zur Geldpolitik. MANAGER besteht aus vier Hauptkomponenten: Erwerb externen Finanzwissens: MANAGER nutzt die FinDKG-Wissensbasis, um relevantes externes Finanzwissen für den gegebenen Text zu extrahieren. Extraktion von Video- und Audiofeatures: MANAGER verwendet BEiT-3 und HuBERT, um visuelle und akustische Merkmale aus den Inputdaten zu extrahieren. Wissensbasierte, modal-adaptive Kontextverarbeitung: MANAGER konstruiert einen wissensbasierten, cross-modalen Graphen, um die semantischen Beziehungen zwischen Text, externem Wissen, Video und Audio zu modellieren. Dann werden Graphneuronale Netze eingesetzt, um die verschiedenen Modalitäten adaptiv zu nutzen. Aufgabenspezifisches Feintuning für die Finanzvorhersage: MANAGER verwendet den ChatGLM2-Sprachmodell-Backbone und speziell entworfene Instruktionen, um die Preisentwicklung und Volatilität vorherzusagen. Die Ergebnisse auf dem öffentlichen Monopoly-Datensatz zeigen, dass MANAGER die besten Baseline-Methoden deutlich übertrifft.

Stats

Die zentrale Tendenz der Inflationsprognosen für dieses Jahr liegt unter 1 Prozent, unverändert seit März. Die Energiepreise haben einen Einfluss auf die Inflation und den Verbraucherpreisindex. Die Inflationsrate hat einen Einfluss auf den S&P 500-Index.

Quotes

"Wir werden alle externen Faktoren berücksichtigen und mit den Werkzeugen, die wir haben, das tun, was wir für richtig halten." "Anfangs ging es hauptsächlich um die Funktionsfähigkeit der Finanzmärkte, insbesondere einiger wichtiger Märkte."

Key Insights Distilled From

Modal-adaptive Knowledge-enhanced Graph-based Financial Prediction from Monetary Policy Conference Calls with LLM

by Kun Ouyang,Y... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16055.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte MANAGER für andere Arten von Finanzkonferenzen oder -berichten angepasst werden, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern?

Um MANAGER für andere Arten von Finanzkonferenzen oder -berichten anzupassen und die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern, könnten folgende Anpassungen vorgenommen werden: Spezifische Domänenanpassungen: MANAGER könnte für spezifische Finanzbereiche oder -instrumente feinabgestimmt werden, um die Modellleistung zu optimieren. Durch die Anpassung an die spezifischen Merkmale und Muster in verschiedenen Finanzbereichen könnten präzisere Vorhersagen erzielt werden. Erweiterung der Modalitäten: Neben Text, Video und Audio könnten weitere Modalitäten wie soziale Medien, Nachrichtenartikel oder Finanzindikatoren einbezogen werden. Durch die Integration zusätzlicher Informationsquellen könnte das Modell ein umfassenderes Verständnis des Finanzmarktes erlangen und genauere Vorhersagen treffen. Berücksichtigung von Zeitreihenanalysen: Durch die Einbeziehung von Zeitreihendaten und die Anwendung fortschrittlicher Zeitreihenanalysetechniken könnte MANAGER besser in der Lage sein, Trends und Muster in den Finanzdaten zu erkennen und präzisere Vorhersagen zu treffen. Einbeziehung von Sentimentanalyse: Die Integration von Sentimentanalyse-Techniken könnte es MANAGER ermöglichen, die Stimmung und Emotionen der Marktteilnehmer zu erfassen und in die Vorhersagen einzubeziehen. Dies könnte dazu beitragen, die Reaktionen des Marktes genauer vorherzusagen. Durch diese Anpassungen und Erweiterungen könnte MANAGER seine Vorhersagegenauigkeit für verschiedene Arten von Finanzkonferenzen oder -berichten weiter verbessern.

Welche Auswirkungen hätten alternative Methoden zur Modellierung der Beziehungen zwischen Finanzanlagen auf die Vorhersageleistung von MANAGER?

Alternative Methoden zur Modellierung der Beziehungen zwischen Finanzanlagen könnten verschiedene Auswirkungen auf die Vorhersageleistung von MANAGER haben: Graphenbasierte Ansätze: Die Verwendung von fortgeschrittenen Graphenmodellen wie Graph Neural Networks (GNNs) anstelle von traditionellen Modellen zur Modellierung der Beziehungen zwischen Finanzanlagen könnte die Fähigkeit von MANAGER verbessern, komplexe Abhängigkeiten und Verbindungen zwischen den Anlagen zu erfassen. Bayesian Networks: Die Integration von Bayesian Networks zur Modellierung von Unsicherheiten und Abhängigkeiten zwischen den Finanzanlagen könnte zu robusteren und zuverlässigeren Vorhersagen führen. Diese Methode könnte dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit von MANAGER zu verbessern. Ensemble-Methoden: Durch die Anwendung von Ensemble-Methoden, die verschiedene Modellierungsansätze kombinieren, könnte MANAGER von der Vielfalt der Modelle profitieren und präzisere Vorhersagen treffen. Die Kombination verschiedener Ansätze könnte dazu beitragen, die Vorhersageleistung zu steigern. Deep Reinforcement Learning: Die Integration von Deep Reinforcement Learning zur Modellierung der Beziehungen zwischen Finanzanlagen könnte MANAGER dabei unterstützen, adaptive und lernfähige Entscheidungen zu treffen. Dies könnte zu einer verbesserten Anpassungsfähigkeit des Modells an sich ändernde Marktbedingungen führen. Durch die Exploration und Implementierung alternativer Methoden zur Modellierung der Beziehungen zwischen Finanzanlagen könnte die Vorhersageleistung von MANAGER weiter optimiert werden.

Inwiefern könnten Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie oder Psychologie die Interpretation der Vorhersagen von MANAGER bereichern?

Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie oder Psychologie könnten die Interpretation der Vorhersagen von MANAGER auf verschiedene Weisen bereichern: Verständnis menschlichen Verhaltens: Durch die Berücksichtigung von Verhaltensökonomie- und Psychologieprinzipien könnte MANAGER besser verstehen, wie menschliche Emotionen und Verhaltensweisen die Finanzmärkte beeinflussen. Dies könnte zu fundierteren Vorhersagen führen, die das menschliche Verhalten berücksichtigen. Risikobereitschaft und Entscheidungsfindung: Erkenntnisse über Risikobereitschaft, kognitive Verzerrungen und Entscheidungsfindung aus der Verhaltensökonomie könnten dazu beitragen, die Reaktionen der Marktteilnehmer auf Finanzereignisse besser zu verstehen. Dies könnte MANAGER dabei unterstützen, die Auswirkungen menschlicher Entscheidungen auf die Finanzmärkte genauer zu prognostizieren. Sentimentanalyse: Die Integration von psychologischen Erkenntnissen in die Sentimentanalyse könnte es MANAGER ermöglichen, nicht nur die reinen Zahlen und Daten zu interpretieren, sondern auch die Stimmung und Emotionen hinter den Finanzdaten zu verstehen. Dies könnte zu einer ganzheitlicheren Analyse und Interpretation der Vorhersagen führen. Durch die Einbeziehung von Erkenntnissen aus der Verhaltensökonomie und Psychologie könnte MANAGER seine Vorhersagen kontextualisieren und ein tieferes Verständnis für die menschlichen Aspekte der Finanzmärkte entwickeln.