要約
パフォーマンス帰属分析は、ベンチマークに対する投資ポートフォリオの超過パフォーマンスの要因を説明するプロセスとして定義され、ポートフォリオ管理の重要な機能として機能し、特にファンド管理における投資意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たします。
業界。
この分析手法の重要性と方法論は、強固な財務的および数学的フレームワークに根ざしており、多数の学術研究論文や書籍で広範囲に文書化されています。
大規模言語モデル (LLM) と AI エージェントの統合は、この分野における画期的な開発です。
これらのエージェントは、ポートフォリオのパフォーマンスをベンチマークに対して正確に計算および分析することで、パフォーマンスの帰属分析を自動化および強化するように設計されています。
この研究では、パフォーマンス要因の分析や、マルチレベルのアトリビューション分析や質問応答 (QA) タスクの計算エンジンとしての LLM の利用など、さまざまな重要なパフォーマンス アトリビューション タスクに対する AI エージェントのアプリケーションを紹介します。
この研究では、思考連鎖 (CoT) や計画と解決 (PS) などの高度なプロンプト エンジニアリング技術を活用し、LangChain の標準エージェント フレームワークを採用して、有望な結果を達成しました。パフォーマンス要因の分析で 93% を超える精度を達成し、
マルチレベルの帰属計算では 100% を達成し、公的試験基準をシミュレートする QA 演習では 84% を超える精度を達成しました。
これらの調査結果は、AI エージェントの影響力のある役割、ポートフォリオ管理プロセスの推進における迅速なエンジニアリングと評価を裏付けており、この分野における生成 AI テクノロジーの実用化と評価における重要な発展を浮き彫りにしています。
要約(オリジナル)
Performance attribution analysis, defined as the process of explaining the drivers of the excess performance of an investment portfolio against a benchmark, stands as a significant feature of portfolio management and plays a crucial role in the investment decision-making process, particularly within the fund management industry. Rooted in a solid financial and mathematical framework, the importance and methodologies of this analytical technique are extensively documented across numerous academic research papers and books. The integration of large language models (LLMs) and AI agents marks a groundbreaking development in this field. These agents are designed to automate and enhance the performance attribution analysis by accurately calculating and analyzing portfolio performances against benchmarks. In this study, we introduce the application of an AI Agent for a variety of essential performance attribution tasks, including the analysis of performance drivers and utilizing LLMs as calculation engine for multi-level attribution analysis and question-answering (QA) tasks. Leveraging advanced prompt engineering techniques such as Chain-of-Thought (CoT) and Plan and Solve (PS), and employing a standard agent framework from LangChain, the research achieves promising results: it achieves accuracy rates exceeding 93% in analyzing performance drivers, attains 100% in multi-level attribution calculations, and surpasses 84% accuracy in QA exercises that simulate official examination standards. These findings affirm the impactful role of AI agents, prompt engineering and evaluation in advancing portfolio management processes, highlighting a significant development in the practical application and evaluation of Generative AI technologies within the domain.
arxiv情報
| 著者 | Bruno de Melo,Jamiel Sheikh |
| 発行日 | 2024-03-22 13:59:34+00:00 |
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