セクター別投資ポートフォリオ構築における生成AI

本論文は、様々なプロバイダーのLLM（大規模言語モデル）をセクターベースの投資ポートフォリオ構築に適用することを検討しています。伝統的な最適化手法と組み合わせたLLM選択銘柄のパフォーマンスを、異なる市場環境下で評価しています。この研究の重要性は、そのマルチモデル評価と、投資管理におけるLLMの強みと弱み、特にその時間的依存性と、ハイブリッドAI-定量アプローチの可能性を理解することに貢献している点にあります。

• •LLMは、投資管理における銘柄選択と解釈可能性を向上させることができる。
• •LLMポートフォリオのパフォーマンスは市場に依存し、安定した市場では高いパフォーマンスを示すが、変動の激しい市場では苦戦する。
• •LLMベースの銘柄選択と従来の最適化技術を組み合わせることで、ポートフォリオの結果が改善される。
• •ハイブリッドAI-定量フレームワークは、より堅牢で適応性の高い投資戦略に有望である。