極性を超えた多次元LLM感情信号によるWTI原油先物リターン予測
arXiv cs.CL / 2026/3/13
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要点
- 本研究は、大型言語モデルからの多次元感情信号が、従来の極性ベースの指標を超えて、週次のWTI原油先物リターン予測を改善できることを示している。
- 関連性、極性、強度、不確実性、前向きさの5つの感情次元を、2020年から2025年にわたるエネルギー関連ニュース記事に基づき、それらを週次レベルに集約して算出した。
- 最も強い予測性能は、GPT-4oとFinBERTを組み合わせたときに得られ、LLMベースの感情モデルと従来の金融感情モデルが補完的な情報を提供することを示している。
- SHAP分析は、強度関連および不確実性関連の特徴が最も重要な予測因子の1つであることを示しており、単純な極性を超える感情信号にも予測価値があることを強調している。
- 全体として、これらの知見は、多次元のLLMベース感情指標が商品リターン予測を強化し、エネルギー市場のリスク監視を支援できることを示唆している。
