LLM का उपयोग करके वित्तीय विवरणों का विश्लेषण

 (papers.ssrn.com)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-05-25 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • यह जांच कि क्या बड़े भाषा मॉडल (LLM) पेशेवर मानव विश्लेषकों की तरह वित्तीय विवरणों का सफलतापूर्वक विश्लेषण कर सकते हैं
  • मानकीकृत और अनाम किए गए वित्तीय विवरण GPT-4 को दिए गए, और मॉडल को भविष्य की आय की दिशा का अनुमान लगाने के लिए निर्देशित किया गया
  • मुख्य निष्कर्ष
    • पूर्वानुमान प्रदर्शन: LLM ने narrative या उद्योग-विशिष्ट जानकारी के बिना भी आय में बदलाव के पूर्वानुमान में वित्तीय विश्लेषकों को पीछे छोड़ दिया
    • सापेक्ष बढ़त: जिन स्थितियों में विश्लेषकों को कठिनाई हुई, वहाँ LLM ने सापेक्ष बढ़त दिखाई
    • पूर्वानुमान सटीकता: LLM की पूर्वानुमान सटीकता संकीर्ण रूप से प्रशिक्षित अत्याधुनिक ML models के प्रदर्शन के बराबर थी
    • narrative insight: LLM के पूर्वानुमान प्रशिक्षित memory से नहीं निकले, बल्कि कंपनी के भविष्य के प्रदर्शन के बारे में उपयोगी narrative insight उत्पन्न करते हैं
    • ट्रेडिंग रणनीति: GPT के पूर्वानुमानों पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति ने अन्य model-based रणनीतियों की तुलना में अधिक Sharpe ratio और alpha प्रदान किया

GN⁺ की राय

  • LLM की क्षमता: यह तथ्य कि बड़े भाषा मॉडल वित्तीय विश्लेषण में मानव विश्लेषकों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, वित्तीय उद्योग में बड़ा बदलाव ला सकता है। यह automated analysis tools के विकास की संभावना दिखाता है।
  • मॉडल की पारदर्शिता: LLM द्वारा narrative insight प्रदान किया जाना इस बात का संकेत है कि मॉडल की पूर्वानुमान प्रक्रिया अधिक पारदर्शी और समझने में आसान हो सकती है। इससे वित्तीय विश्लेषकों को मॉडल पर भरोसा करने और उसका उपयोग करने में मदद मिल सकती है।
  • ट्रेडिंग रणनीति की उपयोगिता: GPT-आधारित ट्रेडिंग रणनीति का उच्च प्रदर्शन निवेशकों के लिए बहुत आकर्षक हो सकता है। हालांकि, यह इस बात की गारंटी नहीं है कि मॉडल के पूर्वानुमान हमेशा सही होंगे, इसलिए सावधानीपूर्ण दृष्टिकोण आवश्यक है।
  • तकनीक अपनाने के विचार: डेटा की गुणवत्ता और मॉडल की training process महत्वपूर्ण हैं। साथ ही, यह लगातार समीक्षा करना ज़रूरी है कि मॉडल के पूर्वानुमान वास्तविक बाज़ार परिस्थितियों से कितने मेल खाते हैं।
  • संबंधित तकनीक और प्रोजेक्ट: वित्तीय विश्लेषण में समान क्षमताएँ देने वाले अन्य प्रोजेक्ट्स में AlphaSense, Kensho, और Bloomberg के GPT-3-आधारित analysis tools शामिल हैं। इन tools के साथ तुलना करके LLM के फायदे और सीमाओं को अधिक स्पष्ट रूप से समझा जा सकता है।

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-05-25

Hacker News की राय

  • 40वें पेज के Figure 3 को देखें तो Ou और Penman (1989) के 59 वित्तीय पूर्वानुमान वेरिएबल्स का उपयोग करने वाले 3-लेयर न्यूरल नेटवर्क मॉडल और GPT (CoT) की तुलना में, GPT ने सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन नहीं दिखाया।
  • बाज़ार महत्वपूर्ण है, लेकिन सट्टा बाज़ार का उद्देश्य नहीं है। अगर आप पैसा कमाना चाहते हैं, तो प्रशिक्षण लेकर अच्छा वेतन पाना बेहतर है। लालच के नज़रिए से देखें तो सट्टेबाज़ी में बर्बादी का जोखिम बहुत बड़ा है। वित्तीय प्रणाली एक zero-sum game है, और अंतरराष्ट्रीय वित्त में जोखिम बहुत अधिक हैं। दोस्तों का ख़याल रखना, खुशी को अधिकतम करना, और ईमानदारी व नैतिकता के साथ काम करना ज़रूरी है।
  • आम नागरिकों को स्थानीय सरकार की वित्तीय स्थिति पर सार्थक सवाल पूछने में सक्षम बनाना सबसे बड़ा बदलाव ला सकता है। उदाहरण के लिए, Illinois के Cook County में असंख्य स्थानीय निकाय और निर्वाचित प्राधिकरण हर महीने वित्तीय रिपोर्ट तैयार करते हैं, लेकिन नागरिक निगरानी की कमी है।
  • शोध का इतिहास: प्रबंधन के बयानों की तुलना करना, सकारात्मक/नकारात्मक शब्दों की गिनती कर sentiment analysis करना, और Twitter व news articles का उपयोग करके real-time sentiment models बनाना। LLM (GPT2) से sentiment analysis model बनाया गया, लेकिन प्रबंधन को केवल सकारात्मक शब्द इस्तेमाल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए इसकी विश्वसनीयता कम है।
  • अगर standardized LLM models का उपयोग होने लगे, तो यह संभव है कि वित्तीय रिपोर्टों को इस तरह से हेरफेर किया जाए कि LLM के परिणाम अधिक अनुकूल दिखें।
  • शोध डिज़ाइन में text information प्रदान नहीं की गई है। मुख्य रुचि इस बात को समझने में है कि LLM शुद्ध वित्तीय संख्याओं का विश्लेषण और संश्लेषण करने में कितने सक्षम हैं। यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि LLM गणितीय गणना नहीं करते, बल्कि अगले token की भविष्यवाणी करने के तरीके से काम करते हैं।
  • जो लोग LLM wrapper बेचना चाहते हैं: यह क्षेत्र बहुत कठिन है। आपको data, distribution, और low demand जैसी समस्याओं का सामना करना पड़ेगा। जो funds वास्तव में इसका उपयोग करेंगे, वे पहले से ही इसका उपयोग कर रहे हैं।
  • GPT की prediction क्षमता के स्रोत को समझने की कोशिश की जा रही है। मॉडल को financial analyst की भूमिका निभाने, प्रमुख financial ratios की गणना करने, और economic interpretation देने के लिए निर्देशित किया जाता है। लेकिन LLM गणना नहीं करते, बल्कि अगले token की भविष्यवाणी करने के तरीके से काम करते हैं।
  • Greg Diamos द्वारा Lamini में प्रस्तुत earnings call analysis याद आता है। संबंधित लिंक HuggingFace और GitHub पर देखे जा सकते हैं।
  • इसे बड़े context window वाले models (Gemini, Claude Opus) के साथ तुलना करना दिलचस्प होता। नहीं तो शीर्षक को "GPT-4 का उपयोग करके वित्तीय रिपोर्ट विश्लेषण" में बदलना बेहतर होगा।