Large Language Models for Financial Aid in Financial Time-series Forecasting

📄 arXiv: 2410.19025v1 📥 PDF

作者: Md Khairul Islam, Ayush Karmacharya, Timothy Sue, Judy Fox

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-24

备注: GitHub link https://github.com/UVA-MLSys/Financial-Time-Series

💡 一句话要点

利用大型语言模型解决金融资助中金融时间序列预测难题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 金融时间序列预测 大型语言模型 预训练模型 金融资助 零样本学习

📋 核心要点

  1. 金融时间序列预测在金融资助领域面临数据稀缺和维度过高等挑战，传统模型难以兼顾准确性和效率。
  2. 论文提出利用预训练大型语言模型（LLM）作为时间序列预测的基础，探索其在小样本或零样本学习场景下的潜力。
  3. 实验结果表明，基于LLM的方法在金融资助等时间序列任务上，即使没有或仅少量微调，也能超越传统方法。

📝 摘要（中文）

鉴于金融资助中金融时间序列预测的难度，当前的研究主要集中在利用金融服务中的大数据分析。一种现代方法是采用“预测分析”，类似于预测金融趋势。然而，金融资助（FA）中的许多时间序列数据由于历史数据集有限和高维金融信息而面临独特的挑战，这阻碍了有效预测模型的开发，这些模型需要在准确性、高效的运行时间和内存使用之间取得平衡。预训练的基础模型被用于解决这些具有挑战性的任务。我们使用最先进的时间序列模型，包括预训练的LLM（以GPT-2为骨干）、transformers和线性模型，来证明它们即使在最小的（“few-shot”）或没有微调（“zero-shot”）的情况下也能胜过传统方法。我们的基准研究包括金融资助和其他七个时间序列任务，展示了使用LLM处理稀缺金融数据集的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决金融资助领域中，由于历史数据稀缺和金融信息高维性导致的时间序列预测难题。现有方法难以在准确性、运行效率和内存占用之间取得平衡，限制了预测模型的有效性。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的大型语言模型（LLM）的强大表征能力，将其迁移到金融时间序列预测任务中。通过利用LLM在其他领域学习到的知识，即使在数据稀缺的情况下，也能提升预测模型的性能。

技术框架：论文采用的整体框架是：首先，使用预训练的LLM（如GPT-2）作为时间序列预测模型的基础。然后，将时间序列数据输入到LLM中进行编码，提取时间序列的特征表示。最后，使用提取的特征表示进行预测。该框架可以支持零样本学习（直接使用预训练模型进行预测）和小样本学习（使用少量数据进行微调）。

关键创新：论文的关键创新在于将预训练的LLM应用于金融时间序列预测，并探索了其在数据稀缺场景下的潜力。与传统的时间序列模型相比，LLM具有更强的表征能力和泛化能力，能够更好地捕捉时间序列中的复杂模式。此外，论文还验证了LLM在零样本和小样本学习场景下的有效性，降低了模型训练的成本。

关键设计：论文使用了GPT-2作为LLM的骨干网络。在实验中，作者探索了不同的微调策略，包括全参数微调和部分参数微调。此外，作者还使用了不同的损失函数来优化模型，例如均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。具体的参数设置和网络结构细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的方法在金融资助和其他七个时间序列任务上，即使在零样本或小样本学习场景下，也能超越传统的时间序列模型。具体的性能提升幅度在论文中没有给出明确的数据，属于未知信息。该研究验证了LLM在数据稀缺金融时间序列预测中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融资助风险评估、贷款违约预测、投资组合优化等领域。通过利用LLM的强大预测能力，可以帮助金融机构更准确地评估风险，提高决策效率，并为客户提供更个性化的金融服务。未来，该方法还可以扩展到其他金融领域，如股票市场预测、外汇交易等。

📄 摘要（原文）

Considering the difficulty of financial time series forecasting in financial aid, much of the current research focuses on leveraging big data analytics in financial services. One modern approach is to utilize "predictive analysis", analogous to forecasting financial trends. However, many of these time series data in Financial Aid (FA) pose unique challenges due to limited historical datasets and high dimensional financial information, which hinder the development of effective predictive models that balance accuracy with efficient runtime and memory usage. Pre-trained foundation models are employed to address these challenging tasks. We use state-of-the-art time series models including pre-trained LLMs (GPT-2 as the backbone), transformers, and linear models to demonstrate their ability to outperform traditional approaches, even with minimal ("few-shot") or no fine-tuning ("zero-shot"). Our benchmark study, which includes financial aid with seven other time series tasks, shows the potential of using LLMs for scarce financial datasets.