[论文解读] 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 4

一句话总结

RiskLabs 提出了一种多模态、多源框架，通过利用大语言模型（LLMs）整合收益电话会议文本与音频、时间序列市场数据以及情境化新闻，实现金融风险预测。通过使用专用编码器和多模态注意力机制融合这些多样化数据流，该框架在预测市场波动率和风险价值（VaR）方面取得显著提升，尤其在中长期预测时间范围（7、15、30天）表现突出。

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.

研究动机与目标

• 填补现有研究主要聚焦于摘要生成、问答或股票方向预测，而忽视将大语言模型（LLMs）应用于金融风险预测的空白。
• 将多模态和多源金融数据——包括文本与语音的收益电话会议（ECCs）、时间序列市场数据以及情境化新闻——整合进统一的风险预测框架。
• 构建模块化、多阶段框架，实现全面的多任务金融风险预测，同时提升可解释性与可适应性。
• 证明每一数据源与组件在提升预测性能方面的增量价值，尤其针对中长期风险评估。
• 通过利用 LLM 的零样本泛化能力和上下文推理能力，克服传统监督模型的局限，提升模型在不同场景下的适应性与鲁棒性。

提出的方法

• 采用专用的收益电话会议（ECC）编码器，利用 LLM 提取并分析 ECC 中的文本与语音特征，包括语气、语速与情感。
• 实施时间序列编码器，处理 EEC 日期前的历史市场数据，对不同时间范围（短期、中期、长期）的风险动态进行建模。
• 使用新闻-市场反应编码器，通过 LLM 收集并分析每日金融新闻，捕捉市场情绪与事件驱动的市场反应。
• 应用多模态融合技术——特别是多头自注意力机制——将三个编码器的特征整合为统一的表示，用于风险预测。
• 采用动态移动时间窗口与时间衰减超参数，实现灵活的每日再训练，提升预测的时效性与准确性。
• 使用多任务学习目标对 RiskLabs 框架进行训练与评估，重点预测多个时间范围（1、7、15、30天）的市场波动率与风险价值（VaR）。

实验结果

研究问题

• RQ1 当与多模态、多源数据结合时，LLMs 在多大程度上能提升金融风险预测能力？
• RQ2 不同数据源——ECC 文本、音频、时间序列数据与新闻——在单独与联合使用时，对风险预测性能的贡献如何？
• RQ3 基于 LLM 的处理对短期、中期与长期时间范围内波动率与 VaR 预测准确率的影响是什么？
• RQ4 与仅使用文本的模型相比，收益电话会议中语音与文本特征的整合如何提升风险预测能力？
• RQ5 在集成新闻数据时面临哪些挑战？如何在实际部署中保持数据质量与模型鲁棒性？

主要发现

• RiskLabs 通过结合 LLM 驱动的收益电话会议分析、时间序列数据与新闻，显著提升了金融风险预测性能，优于仅使用单一数据源的模型。
• 收益电话会议中文本与语音特征的整合带来了可测量的性能提升，尤其在短期风险预测中表现明显，表明语音线索具有预测价值。
• 在 EEC 日期前整合时间序列数据可显著提升模型性能，尤其在中长期预测（7、15、30天）中表现突出，凸显历史市场背景的重要性。
• 经过适当过滤的新闻-市场反应编码器有助于性能提升，但数据质量仍是挑战，需依赖高级过滤与动态数据管理策略。
• 消融实验确认，RiskLabs 的每个组件——ECC 编码器、时间序列编码器与新闻编码器——均对最终预测准确率有显著且独立的贡献。
• 动态时间窗口与时间衰减超参数的使用，使风险预测更具适应性与及时性，显著提升了模型对投资者的实际应用价值。