[論文レビュー] RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model based on Multimodal and Multi-Sources Data

Yupeng Cao, Zhi Chen+8 more|arXiv (Cornell University)|Apr 11, 2024

Stock Market Forecasting Methods被引用数 4

ひとこと要約

RiskLabsは、大規模言語モデル（LLMs）を活用して、収益会議電話会議のトランスクリプトおよび音声、時系列市場データ、文脈的なニュースを統合することで、金融リスクを予測するマルチモーダルでマルチソースのフレームワークを提案する。専用のエンコーダーとマルチモーダルアテンションメカニズムを用いて、これらの多様なデータストリームを統合することで、特に中〜長期の予測期間（7、15、30日）において、市場のボラティリティおよびバリューオブリスク（VaR）の予測性能が顕著に向上する。

ABSTRACT

The integration of Artificial Intelligence (AI) techniques, particularly large language models (LLMs), in finance has garnered increasing academic attention. Despite progress, existing studies predominantly focus on tasks like financial text summarization, question-answering, and stock movement prediction (binary classification), the application of LLMs to financial risk prediction remains underexplored. Addressing this gap, in this paper, we introduce RiskLabs, a novel framework that leverages LLMs to analyze and predict financial risks. RiskLabs uniquely integrates multimodal financial data, including textual and vocal information from Earnings Conference Calls (ECCs), market-related time series data, and contextual news data to improve financial risk prediction. Empirical results demonstrate RiskLabs' effectiveness in forecasting both market volatility and variance. Through comparative experiments, we examine the contributions of different data sources to financial risk assessment and highlight the crucial role of LLMs in this process. We also discuss the challenges associated with using LLMs for financial risk prediction and explore the potential of combining them with multimodal data for this purpose.

研究の動機と目的

• 既存の研究が主に要約作成、Q&A、株価予測に焦点を当てているのに対し、大規模言語モデル（LLMs）を金融リスク予測に応用する分野におけるギャップを埋める。
• テキストおよび音声の収益会議電話会議（ECCs）、時系列市場データ、文脈的なニュースといったマルチモーダルでマルチソースの金融データを統合し、統一されたリスク予測フレームワークを構築する。
• 包括的でマルチタスクな金融リスク予測を可能にするモジュラーで段階的なフレームワークを開発し、解釈可能性と柔軟性を向上させる。
• 各データソースおよびコンponentの予測性能への寄与度を段階的に評価し、特に中〜長期リスク評価においてその価値を実証する。
• 従来の教師ありモデルの限界を克服し、LLMsのゼロショット一般化および文脈的推論能力を活用して、ドメインへの適応性とモデルのロバスト性を向上させる。

提案手法

• LLMsを用いてトーン、発話速度、感情など、ECCのテキストおよび音声特徴を抽出・分析する専用の収益会議電話会議（ECC）エンコーダーを採用する。
• ECCの日付以前の歴史的市場データを処理するための時系列エンコーダーを実装し、短期、中期、長期のさまざまな時間枠におけるリスクダイナミクスをモデル化する。
• LLMsを用いて毎日の金融ニュースを収集・分析するニュース・マーケットリアクションエンコーダーを導入し、市場感情とイベント駆動型反応を捉える。
• 特にマルチヘッド自己注意メカニズムを用いたマルチモーダル統合技術を適用し、3つのエンコーダーからの特徴を統合された表現に統合してリスク予測に活用する。
• 柔軟な日次再訓練を可能にするために、動的時間ウィンドウと時間割引ハイパーパramータを活用し、予測のタイムリーネスと正確性を向上させる。
• 複数の予測期間（1、7、15、30日）における市場ボラティリティおよびバリューオブリスク（VaR）の予測を目的としたマルチタスク学習の目的関数を用いて、RiskLabsフレームワークを訓練および評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチモーダルでマルチソースのデータと統合された際、LLMsは金融リスク予測の性能をどの程度向上させ得るか？
• RQ2 ECCのトランスクリプト、音声、時系列データ、ニュースといった異なるデータソースが、リスク予測性能に個別および総合的にどのように寄与するか？
• RQ3 LLMsを用いた処理が、短期、中期、長期の各予測期間におけるボラティリティおよびVaR予測の正確性に与える影響は何か？
• RQ4 収益会議の音声およびテキスト特徴を統合することで、テキストのみのモデルと比較してリスク予測性能がどのように向上するか？
• RQ5 ニュースデータ統合をスケーリングする際の課題は何か。また、実運用環境におけるデータ品質とモデルのロバスト性を維持するにはどうすればよいか？

主な発見

• RiskLabsは、収益会議電話会議のLLM駆動分析、時系列データ、ニュースの統合により、孤立したデータソースを用いたモデルを上回る金融リスク予測性能を実現する。
• ECCの音声およびテキスト特徴の統合により、特に短期リスク予測において明確な性能向上が見られ、発声の特徴が予測的価値を有することを示している。
• ECCの日付以前の時系列データを統合することで、モデルの性能が向上し、特に中〜長期予測（7、15、30日）において顕著である。これは、歴史的市場状況の文脈が重要であることを示している。
• 適切にフィルタリングされた状態でのニュース・マーケットリアクションエンコーダーは、性能向上に貢献するが、データ品質の課題は依然として残っており、高度なフィルタリングと動的データ管理が不可欠である。
• アブレーションスタディにより、ECC、時系列、ニュースエンコーダーの各コンponentが、最終的な予測精度に意味的かつ独立した貢献をしていることが確認された。
• 動的時間ウィンドウと時間割引ハイパーパramータの活用により、より適応的でタイムリーなリスク予測が可能となり、投資家にとっての実用的価値が向上した。