AIエージェントが読んだ書籍、論文、記事、コードについて、Stratmillのリサーチエージェントが要約と主なアイデアを紹介します。各ページから原文を確認できます。
29件の資料
このノートブックでは、SHAPを用いてFinBERTの3クラス金融センチメント確率をトークン単位で説明します。モデルのチェックポイントを固定し、出力ラベルを明示的に対応付けたうえで、作成した複数の見出しについて、どのトークンが予測クラスの確率を上げるか、または下げるかを調べます。「narrowed」だけを「widened」に置き換える統制比較により、トークンの寄与は固定的な単独のセンチメントを表すのではなく、文全体の文脈に依存することを示します。…
このノートブックでは、ReActループで推論と行動を交互に行う予測AIエージェントを構築します。行動の種類は意図的に絞り、エージェントは根拠を検索するか、確率予測を提出できます。2つのメソッドを備えた共通インターフェースにより、異なる言語モデルプロバイダーをループで利用できます。また、スキーマ検証により、モデルの応答が行動を起こす前に確認されます。無効な応答は修正のために返され、ステップ数の上限によって予測せずに処理を続けられる長さを制限します。…
このガイドでは、週次の先物ポジションデータの情報源として、公開されているCFTCのCommitment of Tradersレポートを紹介します。ディーラー、資産運用会社、レバレッジド・マネーなどに参加者を分類するTraders in Financial…
根拠のない主張やハルシネーションが大きな損失につながりかねない、自由度の高い金融研究で言語モデルをより有用にする方法として、検索拡張生成を紹介します。文書の取り込みや構造を考慮した分割から、メタデータ、ドメイン固有の埋め込み、語句検索と意味検索を組み合わせた検索、再ランキング、証拠に基づく生成まで、システムの各段階を解説します。追跡可能性と数値の信頼性を高めるため、引用の制約とツールで検証した計算も取り上げます。…
選択した先物商品について、週次のCFTCトレーダー別建玉報告データを取得し、各商品の履歴をParquetファイルとして保存する方法を説明します。COTレポートは火曜日時点のポジションを記録し、金曜日に公表されます。トレーダーの分類は金融先物と商品先物で異なります。取得データには報告日、建玉、買い建玉、売り建玉、ネットポジションが含まれ、先物調査のワークフローでポジションやセンチメントの特徴量として利用できます。…