【勉強メモ】金融業界のパラダイムを変革する、オープンソースのFinGPTフレームワーク：データ駆動型の金融大規模言語モデルがもたらす革新的な利点と、投資戦略の最適化、リアルタイム市場予測、パーソナライズドアドバイスの実現 FinGPT Open-Source Financial Large Language Models Open-source framework for Open Finance
FinGPT Open-Source Financial Large Language Models Open-source framework for Open Financeより
概要
FinGPTは、オープンソースの金融大規模言語モデルのフレームワークです。このフレームワークは、金融データと金融大規模言語モデルを民主化することを目指しています。データ中心のアプローチを採用し、データの品質を確保するためにデータの前処理を行い、エンドツーエンドのフレームワークを提供しています。
ハイライト
💡 フィンジーピーティーは、オープンソースの金融大規模言語モデルのフレームワークです。
💡 データ中心のアプローチを採用し、データの品質を高めるためのデータクリーニングと前処理を行います。
💡 金融データにおける異なるデータソースや応用分野に対応したエンドツーエンドのフレームワークです。
このビデオでは、フィンジーピーティーのフレームワークについて説明されています。フィンジーピーティーは、金融データの取得や前処理、金融大規模言語モデルの活用など、金融分野におけるさまざまなアプリケーションに対応しています。また、このフレームワークはオープンソースであり、学術目的や実験目的で利用することができます。
本動画はFinGPTという、オープンソースの金融関連の大規模言語モデルを作成するプロジェクトについて説明しているものであり、記事やSNS、業績・開示情報など、複数のデータソースを処理することができるという。また、ラージランゲージモデルを組み込んだロボアドバイザーや量的取引などのアプリケーションの開発にも活用可能であり、学術目的でのみ利用可能なオープンソースコードが提供されている。
Detailed Summary for FinGPT Open-Source Financial Large Language Models Open-source framework for Open Finance by Monica
00:00 FinGPTは、オープンソースのフレームワークであり、金融データと金融大規模言語モデルを民主化することを目的としています。
データセントリックアプローチ
データソース層、データエンジニアリング層、大規模言語モデル層、アプリケーション層の4つのレイヤーで構成
ニュース、ソーシャルメディア、ファイリング、トレンドなど、さまざまなデータソースを利用可能
ロボアドバイザー、量的取引、ポートフォリオ最適化、金融センチメント分析など、さまざまなアプリケーションが利用可能
02:54 ファイナンシャルデータの課題には、データソースの多様性、動的性、影響力、変動性、可変性があります。
ファイナンシャルデータは様々なソースから来ます。
データソースには、ファイナンシャルニュース、企業の報告書、社会的メディアの議論、トレンドデータなどがある。
ファイナンシャルニュースはタイムリーであり、市場に大きな影響を与えることがある。
企業の報告書は、会社の財務状況や戦略的方向性についての詳細な情報を提供する。
社会的メディアの議論は、トーン、内容、品質が変動的であり、リアルタイムなセンチメントを反映することができる。
トレンドデータは、幅広い証券や市場セグメントにまたがる包括的なマーケットカバレッジを提供する。
05:51 金融データの課題には、時間的な制約、低い信号対ノイズ比、価値のある情報を取り出すことが困難な点がある。
金融データは時間的な制約があるため、リアルタイムの更新が必要。
金融データは低い信号対ノイズ比を持ち、価値のある情報を取り出すことが困難。
FinGPTフレームワークでは、APIを使用してリアルタイムのデータ更新と抽出を行う。
リアルタイムのデータエンジニアリングパイプラインが設定され、データクリーニング、トークン化、フィーチャー抽出、意味解析などが行われる。
LLMのFine-tuningが可能で、個人向けロボアドバイザーのようなユースケースに適したモデルを作成することができる。
08:46 大規模言語モデルを金融分析に利用するために、FinGPTは、チャットGPTなどのモデルをファインチューニングし、株価をフィードバックとして強化学習を行うことで、金融テキストの解釈を改善し、市場反応を予測することができる。これにより、Roboアドバイザー、量的トレーディング、ポートフォリオ最適化、金融センチメント分析、リスク管理、金融詐欺検出などのアプリケーションが可能になる。
チャットGPTなどのモデルをファインチューニングすることで、大規模言語モデルを金融分析に利用可能にする。
株価をフィードバックとして強化学習を行うことで、金融テキストの解釈を改善し、市場反応を予測することができる。
Roboアドバイザー、量的トレーディング、ポートフォリオ最適化、金融センチメント分析、リスク管理、金融詐欺検出などのアプリケーションが可能になる。
11:43 FinGPTは、オープンソースのフレームワークであり、金融データの抽出に使用する手法、利用可能なモデル、データソース、およびファインチューニングの例を提供しています。
フレームワークには、Chat GPT、GPT4、LLAMA、Finn、Bird、Hugging Face Models、Palm Models、Chat GLMなどの異なる言語モデルが含まれています。
フレームワークのコードは、教育用および学術目的で利用可能です。
チュートリアルには、Robo advice、Chat GPT Tradingなどが含まれています。
FinGPTは、オープンソースのフレームワークとして、金融データとFinLLMの民主化を目指し、オープンファイナンスの未開拓の可能性を明らかにすることを目的としています。独自のモデルとは異なり、FinGPTはデータ中心のアプローチをとり、研究者や実務家がFinLLMを開発するためのアクセス可能で透明なリソースを提供します。著者らは、FinGPTの構築において、自動データキュレーションパイプラインと軽量な低ランク適応技術の重要性を強調しています。さらに、ロボアドバイザー、アルゴリズム取引、ローコード開発など、ユーザーの足がかりとなるいくつかの潜在的なアプリケーションを紹介しています。オープンソースのAI4Financeコミュニティにおける共同作業を通じて、FinGPTはイノベーションを刺激し、FinLLMを民主化し、オープンファイナンスの新しい機会を引き出すことを目的としています。
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関連リンク
https://arxiv.org/pdf/2306.06031.pdf
https://github.com/AI4Finance-Foundat...
https://github.com/AI4Finance-Foundat...
https://ai4finance-foundation.github....
https://github.com/AI4Finance-Foundat...
以下は僕の個人的な勉強メモ
FinGPTは、オープンソースの金融領域向け大規模言語モデルです。このフレームワークは、Columbia UniversityとNew York Universityの研究者によって提案されたものです。FinGPTは、金融データと金融領域の大規模言語モデルを一般に利用可能にすることを目指しています。データの重要性を認識し、データの整理に力を入れるデータセントリックなアプローチを採用しています。
FinGPTはエンドツーエンドのフレームワークであり、データソース層、データエンジニアリング層、大規模言語モデル層、アプリケーション層の4つのレイヤーで構成されています。さまざまなデータソース（ニュース、ソーシャルメディア、ファイリング、トレンドなど）からデータを取得し、高品質のデータを保証するために厳格なクリーニングと前処理を実施します。大規模言語モデルの層では、さまざまなモデルのファインチューニング方法を採用しています。最終的に、Roboアドバイザー、量子取引、ポートフォリオ最適化、金融センチメント分析など、さまざまなビジネスアプリケーションに適用することができます。
FinGPTをビジネスで応用するための3つのアイデアと、それが実現可能な理由を以下に示します。
パーソナライズされた金融アドバイザリー: FinGPTを使用して、個々の顧客の金融ニーズや目標に合わせたパーソナライズされたアドバイスを提供するロボアドバイザーを開発することができます。FinGPTは大量の金融データを処理し、個別の投資戦略やリスク許容度に基づいてアドバイスをカスタマイズすることができます。これにより、顧客の投資パフォーマンスを最適化し、効果的な資産運用をサポートすることができます。
トレーディングシグナルの生成: FinGPTを使用して、金融市場でのトレーディングに役立つシグナルを生成することができます。大量の金融データと市場センチメントを分析し、価格変動やトレンドを予測することで、投資家に意思決定をサポートする情報を提供します。これにより、トレーダーはより正確な取引判断を行い、収益を最大化することができます。
ファイナンシャル・センチメント・アナリシス: FinGPTを使用して、金融関連のテキストデータからセンチメント（感情）を分析することができます。ソーシャルメディアの投稿やニュース記事などから、市場の感情や意見を把握し、それが株価や市場トレンドにどのように影響を与えるかを予測することができます。これにより、金融機関や投資家は市場の動向をより正確に把握し、適切なリスク管理や意思決定を行うことができます。
なぜこれらのアイデアが実現可能かというと、FinGPTは大量の金融データを処理し、高品質な情報を提供する能力を持っています。また、既存の大規模言語モデルをファインチューニングすることで、コストを削減しながら領域特化のモデルを開発することができます。さらに、FinGPTのフレームワークは、エンドツーエンドのソリューションを提供するため、開発や実装の効率を向上させることができます。
ただし、これらのアイデアを実現する際には、金融業界の法規制やコンプライアンスに十分に配慮する必要があります。また、FinGPTを利用する際には、専門家のアドバイスや意思決定への人間の判断も重要です。