FinLLM-B: When Large Language Models Meet Financial Breakout Trading

📄 arXiv: 2402.07536v2 📥 PDF

作者: Kang Zhang, Osamu Yoshie, Lichao Sun, Weiran Huang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-12 (更新: 2025-02-22)

备注: Accepted by NAACL 2025

💡 一句话要点

提出FinLLM-B以解决金融突破交易中的识别难题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 金融突破 大型语言模型 多阶段结构 交易策略 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有方法在金融突破交易中面临真实与虚假突破的区分困难，且缺乏有效的推理展示。
  2. 本文提出FinLLM-B模型，并创建金融突破数据集，采用多阶段结构以提升模型的准确性和推理能力。
  3. 实验结果显示，FinLLM-B在准确率上较GPT-3.5提升49.97%，并超越ChatGPT-4达42.38%。

📝 摘要（中文）

交易区间突破是金融交易技术分析中的关键方法，广泛应用于股票、期货和外汇等市场。然而，区分真实突破与虚假突破并提供合理解释对投资者来说具有重大挑战。传统的定量方法需要大量数据，且无法直接呈现推理过程，导致其在该领域的应用效果不佳。为了解决这些问题，本文创建了首个金融突破数据集，并推出了FinLLM-B，这是首个用于金融突破检测的大型语言模型，显著提升了突破交易策略的有效性。此外，本文开发了一种新颖的多阶段结构框架，有效减少了下游应用中的错误。实验结果表明，与GPT-3.5相比，FinLLM-B在答案和推理的平均准确率上提高了49.97%，其中多阶段结构贡献了9.72%的提升，且在性能上超越了ChatGPT-4达42.38%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决金融市场中突破交易的真实与虚假突破识别问题。现有的定量分析方法依赖大量数据，且缺乏透明的推理过程，导致投资者难以做出准确判断。

核心思路：提出FinLLM-B模型，结合金融突破数据集，利用大型语言模型的优势来提升突破检测的准确性和推理能力。通过多阶段结构设计，降低模型在下游应用中的错误率。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和推理三个主要阶段。首先，构建金融突破数据集；其次，训练FinLLM-B模型；最后，通过多阶段结构进行推理和结果输出。

关键创新：最重要的创新点在于创建了专门针对金融突破的语言模型FinLLM-B，并引入多阶段结构以优化推理过程。这与传统方法的单一模型结构形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以适应金融数据的特性，并在多阶段结构中设置了不同的参数，以确保模型在不同阶段的学习效果最大化。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，FinLLM-B在答案和推理的平均准确率上较GPT-3.5提高了49.97%，其中多阶段结构贡献了9.72%的提升。此外，FinLLM-B在性能上超越了ChatGPT-4达42.38%，展现出其在金融突破检测中的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场分析、交易策略优化和投资决策支持。FinLLM-B模型能够帮助投资者更准确地识别突破信号，从而提高交易成功率，具有显著的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Trading range breakout is a key method in the technical analysis of financial trading, widely employed by traders in financial markets such as stocks, futures, and foreign exchange. However, distinguishing between true and false breakout and providing the correct rationale cause significant challenges to investors. Traditional quantitative methods require large amounts of data and cannot directly present the reasoning process, making them less than perfect in this field. Recently, large language models have achieved success in various downstream applications, but their effectiveness in the domain of financial breakout detection has been subpar. The reason is that the unique data and specific knowledge are required in breakout detection. To address these issues, we create the first financial breakout dataset and introduce FinLLM-B, the premier large language model for financial breakout detection, which enhances the effectiveness of breakout trading strategies. Furthermore, we have developed a novel framework for large language models, namely multi-stage structure, effectively reducing mistakes in downstream applications. Experimental results indicate that compared to GPT-3.5, FinLLM-B improves the average accuracy of answers and rational by 49.97%, with the multi-stage structure contributing 9.72% to the improvement. Additionally, it outperforms ChatGPT-4 by 42.38%.