背景知識: クオンツ取引におけるLLM研究

大規模言語モデル（LLM）はクオンツ取引における研究パラダイムを変えつつある。本ドキュメントでは、クオンツ分野におけるLLMの主要な研究方向と代表的な作品を総括する。

1. クオンツ取引におけるLLMの応用シナリオ

シナリオ	従来の方法	LLM方法	利点
センチメント分析	ルール/辞書	コンテキスト理解	より正確、柔軟
ニュース理解	NLPモデル	深い意味理解	複雑な因果関係を理解
調査レポート分析	手動読み取り	自動抽出	効率が大幅向上
戦略生成	手動コーディング	コード生成	迅速なプロトタイピング
市場推論	ルールシステム	Chain-of-thought推論	多段階ロジック

2. 代表的な研究作品

2.1 FinGPT (2023)

ソース: コロンビア大学 + AI4Finance

位置づけ: オープンソース金融大規模言語モデル

コア特徴:

LLaMAをファインチューニング
金融コーパスで訓練
センチメント分析、Q&A、要約をサポート
オープンソースで利用可能

アーキテクチャ:

ベースモデル（LLaMA）
    |
金融コーパス事前訓練（金融ニュース、SEC申請書類）
    |
タスクファインチューニング（センチメント、QA、要約）
    |
FinGPT

制限:

主にNLPタスク向け
直接取引シグナルを生成できない
リアルタイム性が不十分

リンク: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT

2.2 BloombergGPT (2023)

ソース: Bloomberg

位置づけ: 500億パラメータの金融専用LLM

コア特徴:

プロプライエタリモデル、非オープンソース
訓練データにBloombergの独占データを含む
金融NLPタスクで一般モデルを上回る

訓練データ:

データタイプ	規模
金融データ	3630億トークン
一般データ	3450億トークン

パフォーマンス: 金融センチメント分析、NERなどのタスクでGPT-3をリード

制限: 非オープンソース、直接使用不可

2.3 FLAG-Trader (2024-2025)

ソース: 学術研究

位置づけ: LLM + 強化学習取引システム

コアイノベーション:

LLMが取引仮説を生成
RLが検証と最適化
フィードバックループがLLMを改善

アーキテクチャ:

市場データ + ニュース
    |
LLM（取引仮説を生成）
    |
RLエージェント（実行と評価）
    |
報酬フィードバック
    |
LLM改善（フィードバックから学習）

利点:

LLMの推論能力とRLの最適化能力を組み合わせ
優れた解釈可能性
テキスト + 数値のマルチモーダルデータを処理可能

2.4 TradingGPT / QuantGPTシリーズ

位置づけ: GPT-4などのモデルを取引意思決定に使用

方法:

GPT-4 APIを直接使用
特定のプロンプトを設計
取引推奨を生成

典型的なプロンプト:

あなたはクオンツアナリストです。以下の市場データに基づいて:
- BTC 24時間変化: +5.2%
- RSI(14): 72
- 出来高: 昨日より30%増加

現在の市場状態を分析し、取引推奨を提供してください。

制限:

APIに依存、高レイテンシ
高コスト
ハルシネーション問題

2.5 MM-DREX (2024)

位置づけ: マルチモーダル取引システム

コアイノベーション:

ローソク足チャートを直接「見る」
テキスト + 画像を組み合わせ
ビジュアルパターン認識

入力:

テキスト: ニュース、指標値
画像: ローソク足チャート、テクニカル分析チャート
    |
マルチモーダルLLM
    |
取引決定

利点: 人間のトレーダーの「チャートを読む」能力を模倣

3. 主要な研究方向

3.1 強化されたセンチメント分析

従来の方法:

# シンプルな辞書アプローチ
positive_words = ['bullish', 'surge', 'rally']
negative_words = ['bearish', 'crash', 'plunge']

LLM方法:

# コンテキスト理解
prompt = """
以下のニュースの市場センチメントを分析してください（-1から1）:
「FRBは利下げの可能性を示唆したが、インフレは粘着的であると警告」

考慮してください:
1. 直接的な影響
2. 暗黙の期待
3. 可能な市場反応
"""

利点: 複雑で矛盾した情報を理解

3.2 ファクター発見と仮説生成

従来の方法: 手動ファクター設計

LLM方法:

prompt = """
以下の市場パターンに基づいて、潜在的に効果的なクオンツファクターを提案してください:
1. 小型株は長期的に大型株を上回る
2. 高モメンタム株は継続を示す
3. 低ボラティリティ株はより良いリスク調整後リターンを持つ

3つの新しいファクター仮説を提案してください。含むもの:
- ファクター定義
- 理論的根拠
- 潜在的リスク
"""

利点: 多くの仮説を迅速に生成してテスト可能

3.3 コード生成

応用:

戦略コード生成
データ処理スクリプト
可視化コード

例:

prompt = """
Pythonで二重移動平均戦略を実装してください:
- 短期MA: 10日
- 長期MA: 30日
- ゴールデンクロス = 買い、デスクロス = 売り
- pandasを使用してデータ処理
"""

注意: 生成されたコードは人間のレビューが必要

3.4 市場推論

応用: 多段階論理推論

例:

質問: FRBが利上げすると、テック株への影響は？

LLM推論チェーン:
1. 利上げ -> 金利上昇
2. 金利上昇 -> 割引率上昇
3. 割引率上昇 -> 将来キャッシュフロー現在価値減少
4. テック株は将来成長に依存 -> バリュエーションがより影響を受ける
5. 結論: テック株は下落する可能性、特に高バリュエーション成長株

4. 現在の制限

4.1 ハルシネーション問題

LLMは妥当に聞こえるが誤った分析を生成する可能性がある:

データの捏造
誤った因果関係
過信した予測

対処戦略: 常に実際のデータで検証

4.2 不十分なリアルタイム性

API呼び出しレイテンシ: 100-500ms
モデル推論時間: 1-10秒
高頻度取引には不適

4.3 コスト問題

モデル	コスト	適用
GPT-4	$30-60/1Mトークン	研究
GPT-3.5	$0.5-2/1Mトークン	本番
オープンソースモデル	計算コスト	自己ホスティング

4.4 価格を予測できない

LLMができること:

ニュースを理解
センチメントを分析
仮説を生成

LLMができないこと:

明日の価格を予測
利益を保証
従来のクオンツモデルを置き換える

5. 実用的な推奨事項

5.1 LLMに適したタスク

タスク	推奨レベル	注記
ニュースセンチメント分析	高	LLMのコア強度
調査レポート要約	高	効率が大幅向上
戦略コード生成	中	人間のレビューが必要
ファクター仮説生成	中	バックテスト検証が必要
直接取引決定	低	高リスク、推奨されない

5.2 推奨アーキテクチャ

従来のクオンツモデル（主要）
    ^
LLM強化レイヤー（補助）
- センチメントシグナル
- ニュースフィルタリング
- 仮説生成
    ^
生データ

5.3 オープンソースオプション

モデル	サイズ	適用
LLaMA 3	8B-70B	汎用
FinGPT	7B	金融NLP
Mistral	7B	軽量デプロイメント
Qwen	7B-72B	中国語サポート

6. 将来のトレンド

マルチモーダル融合: テキスト + 数値 + 画像
エージェント化: LLMを取引エージェントの「脳」として
リアルタイム処理: より低レイテンシの推論
専門化: より多くの金融専用モデル
コンプライアンス: 規制の説明可能性要件を満たす

コア原則: LLMは強力なツールだが、魔法ではない。分析能力を強化できるが、堅実なクオンツ基盤と厳格なリスク管理を置き換えることはできない。