AI は地政学リスクを測れる?日本のニュースと株価で検証
地政学リスクを測る指標を、従来のキーワード検索から大規模言語モデル(LLM)による意味理解へと置き換えた論文を紹介。AIによるニュース読解が市場の波乱をどう捉えるか、日本のデータを使って検証しました。
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地政学リスクを測る指標を、従来のキーワード検索から大規模言語モデル(LLM)による意味理解へと置き換えた論文を紹介。AIによるニュース読解が市場の波乱をどう捉えるか、日本のデータを使って検証しました。
AI の予測が高成績だったというニュース、その実験は本当に成立しているのでしょうか。本論文は金融 AI の評価が「先読み」「生存者」など 5 つのバイアスで歪むと指摘し、合否で判定するチェックリストを提案します。素朴な予測 AI を作り、日本株の 30 場面で 5 つの検査を当ててみました。
「バックテストでは儲かるのに、実運用では手数料で利益が消える」。統計的裁定取引の長年の課題に対し、AI のアテンション機構を利用して取引コストごと最適化する新しい論文を紹介。日本株データで実際に「コストの崖」も検証します。
SNS上の話題や感情(ナラティブ)を LLM で要約すれば、短期の株価予測に役立つのでしょうか?本記事では、X(旧 Twitter)の投稿から市場の空気を読み解く最新論文を紹介し、日本株(TOPIX)のデータで実際に検証します。空気を読む能力と相場を当てる能力の意外なギャップに迫ります。
AI に決算短信を読ませて株価を予測できるのでしょうか。本記事では、LLM の金融推論を劇的に改善するとされる「作業手順の構造化」を提案した ICML 2026 の論文を紹介します。さらに、日本の決算短信データを用いて、手順を縛ることで本当に読解や予測精度が上がるのかを検証しました。
YouTube等で人気の株インフルエンサー。彼らの推奨に従えば本当に儲かるのでしょうか?ある米国の研究では、逆張り戦略が有効という結果も。今回は、この論文を参考に、日本の著名インフルエンサーの推奨発言をAIで収集し、その後の株価がどうなったかを実際に検証してみました。
株価のローソク足データを「言語」とみなし、大規模言語モデルで予測する世界初のオープンソース基盤モデル「Kronos」を解説。その驚異的な性能の秘密は、市場の動きを「粗い概要」と「細かい詳細」の2段階トークンに翻訳する独自の仕組みにありました。日本株データでの軽量な再現検証も行い、銘柄ごとの「方言」を探ります。
大規模言語モデル(LLM)は、中央銀行の記者会見から「タカ派/ハト派」の分類を超え、発言の背景にある経済認識を分離できるか?純粋な政策ショックと経済見通しを区別し、株価への影響を精密に分析した論文を紹介。日銀会見での検証結果も。