CN-Buzz2Portfolio：日次のトレンド金融ニュースからLLMベースのマクロおよびセクター資産配分を行うための中国市場データセットとベンチマーク

arXiv cs.AI / 2026/3/25

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要点

本論文では、日次のトレンド金融ニュースをLLMエージェント向けのマクロおよびセクター資産配分タスクへ変換する、再現可能な中国市場データセットおよびベンチマークであるCN-Buzz2Portfolioを提案する。
自律型金融エージェントにおける評価上の課題に対し、再現不能なライブ取引を回避し、個別銘柄の選定ベンチマークを、注意（attention）に基づく評価、ならびにETFおよびポートフォリオ比率（weight）に焦点を当てた評価へ置き換えることで対処する。
ベンチマークは、2024年から2025年半ばまでのローリングな期間をカバーし、事前にフィルタ済みのエンティティ（対象）ニュースを用いるのではなく、現実的な公開される注目（public attention）のストリームをシミュレートする。
著者らは、物語（ナラティブ）を圧縮すること、関連するシグナルを認識すること、そして大分類の資産クラスに配分することをモデルに検証させるために、Tri-Stage CPA Agent Workflow（Compression, Perception, Allocation）を提案する。
9つのLLMに関する実験により、モデルがマクロレベルの物語をポートフォリオ比率へマッピングする方法には有意な差があることが示され、さらなる研究を支えるためにデータセット／コードが公開される。