言語モデルで株価を予測する

株価を予測するのって、猫が水のグラスをひっくり返すかどうかを当てるみたいなもんだよ。企業の財務状況から、SNSでの人々の声まで、いろんな要素を見なきゃならない。財務報告や過去の株価、最近のニュース記事を組み合わせることで、次に何が起こるかの予測がかなりできるようになる。

#データの組み合わせ

株価予測をするには、いろんなところから情報を集める必要がある。これには：

• 財務データ： 収支計算書や貸借対照表みたいな詳細な情報。アメリカの上場企業は、四半期ごとにこの情報を公開する必要があるんだ。親に成績表を見せるようなもんだね。

• 過去の価格データ： これは株が過去にどんなふうに動いてきたかを見るもの。株価がジェットコースターみたいに上下してると、未来に何が起こるかの手がかりになるかも。

• ニュース記事： 投資家はニュースに特に敏感だから。SNSやニュースは株式市場のゴシップみたいなもので、企業に対する人々の感情に影響を与えるんだ。

#言語モデルの活用

予測を手助けするために、Large Language Models（LLMs）というちょっと高級な技術を使うことにした。これらのモデルは、文章を読み取って理解できるすごく賢いロボットみたいなもんで、構造化データ（数字みたいな）も非構造化データ（ニュース記事みたいな）も扱えるんだ。モデルに財務データと関連ニュース記事を入力して、株価が上がるか下がるかを予測させるんだ。

実験では、GPT-3、GPT-4、LLaMAのいくつかのバージョンを使った。これらのモデルは、両方のデータタイプを効果的に分類できてる。

#やり方

20社の上場企業について、ニュース記事や財務報告をたくさん集めた。これらは株がどれだけ頻繁に取引されるかに基づいて選んだんだ。データセットには：

• 5,000件のニュース記事 2021年10月から2024年1月にかけてこれらの企業をカバー。
• 財務データ 企業の10-K報告書からの各種財務指標。

「リトリーバルオーグメンテーション」って方法を使って、最も関連性の高いニュース記事を見つけて企業の財務データに付け加えた。これで、モデルに株価の動きを予測させるときに、必要なコンテキストがあったんだ。

#ニュース記事の要約

そんなにたくさんのニュースがあるから、要約の方法を考えなきゃならなかった。いくつかの方法を使ったよ：

1. 抽出的要約： 重要な文を記事から選び出す方法。映画を全部見ずに名セリフを見つけるみたいな感じ。

2. 抽象的要約： 記事の本質を捉えた新しい文を生成する技術。2時間の映画を1文に要約するようなもんだね。

要約テクニックを使うことで、株価に最も影響を与えるニュースの部分に集中できた。

#予測のためのプロンプト作成

LLMsに情報を入力する際は、プロンプトの構成に気を付ける必要があった。プロンプトは答えを得るための質問と思ってね。いろんな情報の整理方法を試してみたけど、順番によってモデルのパフォーマンスは大きく変わるんだ。会社について、最近のニュース、財務データのセクションを含めて、最後にメインの質問「この会社に投資すべき？」を聞いた。

#予測のテスト

モデルの出来を確認するために、サンプルプロンプトを用意した。ゼロショット、ツーショット、フォーショットの設定でモデルをテストして、どれが一番良かったか見てみた。

• ゼロショット設定： 例は一切なしで質問をモデルに聞く。
• ツーショット設定： 2つの例を提供。
• フォーショット設定： 4つの例を提供。

驚いたことに、例を増やしても必ずしも正確性が上がるわけじゃなかった。古い犬に新しい技を教えるのと同じで、うまくいかないこともあるんだ！

#結果と発見

研究の結果、モデルによってパフォーマンスが異なった。GPT-4やLLaMA3みたいなモデルは株価の動きを予測するのが得意だった。最良の結果は、財務数字とニュースの断片の両方をうまくバランスさせられるモデルから得られた。

#重要性

じゃあ、なんでこれらの予測が重要なのか？株価が上がるか下がるかを知ることで、投資家はより良い判断を下せるから。モデルがこれらの動きを正確に予測できるなら、株価が急落する直前に買うような悪い投資判断から人々を救えるかもしれない。

#今後の方向性

大規模な言語モデルを使うことには期待が持てるけど、まだ改善の余地がたくさんあることが分かった。次のステップとして、テキストと数値データを組み合わせた小さなモデルを微調整する予定。株が上がるか下がるかの単純な予測から、どれくらい変動するかのパーセント予測にアプローチを変えたいと思ってる。株は難しいビジネスだけど、もっと学んでいきたいな！

#結論

結局、株価予測は複雑だけどエキサイティングな挑戦なんだ。財務データ、ニュース記事、賢い技術の適切な組み合わせがあれば、正確な予測の確率を高められる。もしかしたら、そのうち水のグラスをひっくり返さない猫が現れるかもね！