ECC Analyzer: Extract Trading Signal from Earnings Conference Calls using Large Language Model for Stock Performance Prediction

📄 arXiv: 2404.18470v2 📥 PDF

作者: Yupeng Cao, Zhi Chen, Qingyun Pei, Nathan Jinseok Lee, K. P. Subbalakshmi, Papa Momar Ndiaye

分类: cs.CE, cs.AI, cs.CL, q-fin.RM, q-fin.TR

发布日期: 2024-04-29 (更新: 2024-08-29)

备注: 9 pages, 1 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出ECC Analyzer以解决从财报电话会议中提取交易信号的问题

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

关键词: 财报电话会议 交易信号提取 大型语言模型 多模态特征融合 金融分析 波动预测

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用财报电话会议预测股票波动时，未能有效捕捉复杂的细节信息，导致预测性能不足。
  2. ECC Analyzer框架通过大型语言模型提取文本和音频特征，并采用分层信息提取策略，提升了信息的细粒度和预测能力。
  3. 实验结果显示，ECC Analyzer在预测性能上显著优于传统分析方法，验证了其在金融分析中的有效性。

📝 摘要（中文）

在金融分析领域，利用非结构化数据（如财报电话会议）预测股票波动是一项重要挑战。尽管以往研究采用多模态深度学习模型对财报电话会议进行整体分析，但往往未能捕捉到详细和复杂的信息。本文提出了一种新框架：ECC Analyzer，利用大型语言模型提取更丰富的预测内容，以提升模型的预测性能。我们通过预训练的大型模型提取文本和音频特征，并实施分层信息提取策略，提取更细粒度的信息。实验结果表明，该模型优于传统分析基准，验证了先进LLM技术在金融分析中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何从财报电话会议中提取有效的交易信号以预测股票波动的问题。现有方法多依赖于整体分析，未能深入挖掘细节信息，导致预测效果不佳。

核心思路：ECC Analyzer的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）提取更丰富的内容，并通过分层信息提取策略获取细粒度信息，从而提升预测性能。

技术框架：ECC Analyzer的整体架构包括文本和音频特征提取、分层信息提取和多模态特征融合三个主要模块。首先，通过预训练的LLMs提取文本和音频特征；然后，实施分层信息提取，最后将提取的特征进行融合以进行波动预测。

关键创新：最重要的技术创新在于采用分层信息提取策略，结合Retrieval-Augmented Generation（RAG）方法，从而实现对细粒度信息的有效提取。这一方法与传统的整体分析方法有本质区别，能够更好地捕捉复杂信息。

关键设计：在模型设计中，采用了预训练的LLMs进行特征提取，设置了适当的损失函数以优化预测性能，并设计了多模态特征融合机制，以确保不同类型特征的有效结合。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，ECC Analyzer在股票波动预测任务中显著优于传统分析基准，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。这一结果验证了大型语言模型在金融分析中的有效性和应用潜力。

🎯 应用场景

ECC Analyzer的研究成果在金融市场分析、投资决策支持和风险管理等领域具有广泛的应用潜力。通过更准确地提取和分析财报电话会议中的信息，投资者和分析师可以更好地预测股票表现，从而优化投资策略，降低风险。此外，该方法的成功应用可能推动金融科技领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

In the realm of financial analytics, leveraging unstructured data, such as earnings conference calls (ECCs), to forecast stock volatility is a critical challenge that has attracted both academics and investors. While previous studies have used multimodal deep learning-based models to obtain a general view of ECCs for volatility predicting, they often fail to capture detailed, complex information. Our research introduces a novel framework: \textbf{ECC Analyzer}, which utilizes large language models (LLMs) to extract richer, more predictive content from ECCs to aid the model's prediction performance. We use the pre-trained large models to extract textual and audio features from ECCs and implement a hierarchical information extraction strategy to extract more fine-grained information. This strategy first extracts paragraph-level general information by summarizing the text and then extracts fine-grained focus sentences using Retrieval-Augmented Generation (RAG). These features are then fused through multimodal feature fusion to perform volatility prediction. Experimental results demonstrate that our model outperforms traditional analytical benchmarks, confirming the effectiveness of advanced LLM techniques in financial analysis.