金融データとニュース記事を組み合わせた、大規模言語モデルを用いた株価動向予測

核心概念

本稿では、財務データとニュース記事を組み合わせ、事前学習済み大規模言語モデル（LLM）を用いることで、株価動向を予測する手法を提案する。

要約

金融データとニュース記事を組み合わせた、大規模言語モデルを用いた株価動向予測

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて、財務データとニュース記事を組み合わせて株価動向を予測する新しい手法を提案している。従来の株価予測モデルは、主に数値データに依存していたが、本研究では、企業業績、市場動向、投資家心理に影響を与える可能性のあるニュース記事などのテキストデータの重要性を強調している。

データ収集: 取引量の多い20社の企業の、2021年から現在までの財務データとニュース記事を収集した。財務データは10-K報告書から、ニュース記事は様々なオンラインソースから取得した。
データ前処理: ニュース記事は、関連性の高い情報を含む短いチャンクに分割され、OpenAIの埋め込みを用いて要約された。財務データは、過去4四半期の収益、純利益、フリーキャッシュフロー、総資産などの主要な指標に整理された。
プロンプト生成: LLMへのプロンプトは、企業に関する一般的な情報、関連するニュース記事のチャンク、過去4四半期の財務データ、そして予測対象となる日付を含むように設計された。
LLMを用いた予測: MetaのLLaMA2、LLaMA3、OpenAIのGPT-3.5、GPT-4など、様々な事前学習済みLLMを用いて、株価が上昇するか下落するかを予測した。
評価: モデルの性能は、加重F1スコアとマシューズ相関係数を用いて評価された。

抽出されたキーインサイト

Combining Financial Data and News Articles for Stock Price Movement Prediction Using Large Language Models

by Ali Elahi, F... 場所 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01368.pdf

深掘り質問

ニュース記事以外のテキストデータ（例えば、ソーシャルメディアの投稿やフォーラムの議論）を組み込むことで、予測精度を向上させることはできるだろうか？

ソーシャルメディアの投稿やフォーラムの議論といったニュース記事以外のテキストデータを組み込むことは、予測精度向上に寄与する可能性があります。これらのデータは、市場参加者の生の感情や意見をより直接的に反映しているため、ニュース記事では捉えきれない情報を提供してくれる可能性があります。
具体的には、以下のようなメリットが考えられます。

市場センチメントのリアルタイム分析: ソーシャルメディアの投稿は、市場のムードや特定の銘柄に対する感情をリアルタイムで把握するのに役立ちます。
ニッチな情報やトレンドの検出: 特定の業界フォーラムや掲示板における議論は、ニュース記事ではカバーされないようなニッチな情報や新たなトレンドをいち早く捉えるのに役立ちます。
個人投資家の行動分析: 個人投資家のブログやソーシャルメディアの投稿は、彼らの投資行動や意思決定プロセスを理解するのに役立ちます。
ただし、これらのデータはノイズが多く、信頼性が低い場合もあるため、適切なフィルタリングや感情分析技術を用いる必要があります。例えば、以下のような手法を組み合わせることで、より精度の高い分析が可能になります。

自然言語処理 (NLP): テキストデータから意味や文脈を理解し、感情分析や重要情報抽出に活用します。
センチメント分析: テキストデータに表現された感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を分類し、市場センチメントを定量化します。
機械学習: 大量のテキストデータを分析し、株価変動との相関関係を学習することで、予測モデルの精度向上に役立てます。

本稿では、株価の上昇または下落という二値分類を用いているが、株価変動率を予測する回帰モデルを構築することは可能だろうか？

はい、株価変動率を予測する回帰モデルを構築することは可能です。本稿で紹介されている二値分類モデルは、株価が上昇するか下落するかを予測するものでしたが、回帰モデルでは、株価変動の度合いをより詳細に予測することができます。
具体的には、以下のようなアプローチが考えられます。

目的変数の変更: 二値分類モデルでは目的変数が「上昇」または「下落」でしたが、回帰モデルでは、例えば「翌日の終値」や「一週間後の騰落率」といった連続値の変数を予測するように変更します。
モデルの選択: 線形回帰、サポートベクターマシン回帰、ランダムフォレスト回帰、ニューラルネットワークなど、回帰問題に適した機械学習モデルを選択します。
評価指標の変更: 二値分類モデルではAccuracyやF値などの評価指標を用いていましたが、回帰モデルでは、平均二乗誤差 (MSE) や決定係数 (R-squared) などの指標を用いて予測精度を評価します。
ただし、株価変動率の予測は、二値分類よりもさらに複雑なタスクとなります。市場には多くの要因が影響するため、高精度な予測モデルを構築するには、より高度な特徴量エンジニアリングやモデリングが必要となるでしょう。

LLMのブラックボックス性を克服し、予測根拠を説明可能なものにするためには、どのような方法が考えられるだろうか？

LLMのブラックボックス性を克服し、予測根拠を説明可能にすることは、金融市場予測の信頼性と透明性を高める上で非常に重要です。以下に、そのための方法をいくつか紹介します。

Attention機構の可視化: LLMが予測を行う際に、どの入力情報に注目しているかを可視化する手法です。これにより、どのニュース記事や財務指標が予測に影響を与えているかを把握することができます。
ルールベースの説明生成: LLMの予測結果に基づいて、事前に定義されたルールを用いて説明文を生成する手法です。例えば、「株価上昇の予測は、好調な売上高と新規事業の発表が要因です」といった説明文を自動生成することができます。
決定木などの説明可能なモデルとの組み合わせ: LLM単体ではなく、決定木などの説明可能なモデルと組み合わせることで、予測根拠をより解釈しやすくする手法です。例えば、LLMで生成された特徴量を元に決定木モデルを構築することで、予測に至るまでのプロセスを可視化することができます。
Explainable AI (XAI) 手法の適用: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) やSHAP (SHapley Additive exPlanations) などのXAI手法を用いることで、個々の予測結果に対する説明性を高めることができます。
これらの方法を組み合わせることで、LLMを用いた株価予測のブラックボックス性を克服し、投資家にとってより納得感のある説明が可能になることが期待されます。