DOI: https://doi.org/10.54254/2755-2721/2025.22221
تاريخ النشر: 2025-04-21
المؤلف: Jingru Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: طرق التنبؤ بسوق الأسهم
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث نظام تحليل بيانات مالية ذكي يستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالتزامن مع تقنية الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) لمعالجة قيود طرق تحليل البيانات المالية التقليدية. غالبًا ما تواجه هذه الأساليب التقليدية صعوبات مع البيانات غير المنظمة وأنماط السوق المعقدة، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة في اتخاذ القرارات. يتكون النظام المقترح من ثلاثة مكونات رئيسية: وحدة معالجة مسبقة لتوحيد البيانات المالية، ونظام تخزين واسترجاع قائم على المتجهات، ووحدة معالجة استعلامات معززة بتقنية RAG. أظهرت التجارب التي أجريت باستخدام مجموعة بيانات الأساسيات المالية لـ NASDAQ من 2010 إلى 2023 أن التكوين المحسن (gpt-3.5-turbo-1106+RAG) حقق دقة بنسبة 78.6% واسترجاع بنسبة 89.2%، متفوقًا على النماذج الأساسية بفارق 23 نقطة مئوية في الدقة وتقليل وقت الاستجابة بنسبة 34.8%.
في الختام، يعزز دمج تقنية RAG مع LLMs بشكل كبير أداء النظام في تحليل البيانات المالية، كما يتضح من تحسين معدلات الدقة والاسترجاع. تضمن وحدة المعالجة المسبقة جودة البيانات، بينما تسهل آليات تخزين واسترجاع المتجهات الوصول الفعال إلى المعلومات المالية، مما يحسن الاستجابة لاستفسارات المستخدمين. تشير النتائج إلى أن هذا النظام لا يساعد فقط المحللين الماليين وصانعي القرار، بل لديه أيضًا القدرة على تطوير الخدمات المالية الذكية. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تحسين دمج RAG وLLM، واستكشاف خوارزميات استرجاع متقدمة، وتوسيع مجموعات البيانات لتحسين قدرات تعميم النظام، مما يعزز في النهاية عمليات اتخاذ القرار في صناعة المالية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث هذه الضوء على الدور الحاسم لتحليل البيانات المتقدم في المشهد المالي المتطور، حيث تكافح الطرق التقليدية لإدارة مجموعات البيانات الواسعة والمعقدة التي يتم إنشاؤها. أظهر دمج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وعدًا في تعزيز تحليل البيانات المالية. ومع ذلك، تواجه LLMs تحديات في المجال المالي بسبب المعرفة المحدودة في المجال المحدد والصعوبات مع المصطلحات المتخصصة. لمعالجة هذه القيود، يقترح البحث استخدام تقنية الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)، التي تجمع بين استرجاع المعرفة الخارجية مع LLMs، مما يحسن قدراتها التحليلية ودقتها في السياقات المالية.
يستخدم البحث مجموعة بيانات الأساسيات المالية لـ NASDAQ من Kaggle، والتي تتضمن بيانات مالية ربع سنوية لشركات التكنولوجيا الكبرى من 2010 إلى 2023. تشمل هذه المجموعة مقاييس مالية أساسية مثل إجمالي الأصول، والإيرادات، وصافي الدخل، والدخل التشغيلي، مما يوفر رؤية شاملة لصحة الشركات المالية. تم استخدام طرق معالجة مسبقة صارمة لضمان سلامة البيانات، بما في ذلك توحيد القيم النقدية والتحقق من التناسق. يسمح التغطية الواسعة للمجموعة الزمنية ذات الصلة بإجراء تحليلات مفصلة للاتجاهات المالية وأداء الشركات، مما يجعلها موردًا قيمًا للتحقيق في ديناميات السوق داخل قطاع التكنولوجيا. يهدف هذا العمل الأساسي إلى تحسين دقة وعمق التحليلات المالية من خلال التطبيق المبتكر لتقنية LLM-RAG.
طرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون المنهجية التجريبية المستخدمة لتقييم نظام تحليل البيانات المالية القائم على LLM-RAG المقترح. تم إجراء التجارب في بيئة محكومة باستخدام وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A800 مع ذاكرة 80GB HBM2e و256GB من ذاكرة النظام، مما يضمن قدرة حسابية قوية لمعالجة البيانات المالية على نطاق واسع. تم إنشاء بيئة البرمجيات باستخدام Python 3.8 وPyTorch 1.9.0، مع توثيق التكوينات التفصيلية في الجداول من 2 إلى 5، التي تغطي مواصفات الأجهزة، وبيئة البرمجيات، وهياكل النماذج، والمعلمات الفائقة، وخط أنابيب معالجة البيانات.
تم هيكلة التصميم التجريبي في أربع مجموعات متميزة لتقييم جوانب مختلفة من النظام: استخدمت مجموعة الأساس (BG) نموذج gpt-3.5-turbo القياسي كتحكم؛ دمجت مجموعة RAG-Enhanced (REG) تقنية RAG المقترحة مع النموذج الأساسي؛ استخدمت مجموعة تحديث النسخة (VUG) نموذج gpt-3.5-turbo-1106 المحدث لتقييم التحسينات؛ ودمجت مجموعة التحسين الكامل (FOG) كل من تقنية RAG وآخر إصدار من النموذج، مما يمثل الحل المقترح الكامل من المؤلفين. يسمح هذا النهج المنهجي بإجراء تحليل شامل لفعالية التحسينات المقدمة في نظام تحليل البيانات المالية الخاص بهم.
النتائج
يقدم قسم النتائج تحليلًا مقارنًا لمختلف تكوينات النماذج، مع التركيز بشكل خاص على النماذج الأساسية، وهي gpt-3.5-turbo وgpt-4.0-mini، جنبًا إلى جنب مع نظيراتها المعززة بتقنية RAG. كما هو ملخص في الجدول 6، يعزز دمج تقنية RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع) بشكل كبير كل من معدلات الدقة والاسترجاع، مما يظهر تحسينات ملحوظة في الأداء مقارنة بالنماذج الأساسية. يشير هذا إلى أن تقنية RAG تعزز بشكل فعال قدرات النماذج الموجودة، مما يؤدي إلى نتائج متفوقة في المهام التي تم تقييمها.
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على التقدم الكبير في دمج تقنية الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحليل البيانات المالية. أظهرت الدراسات الرئيسية فعالية أنظمة RAG-LLM في تطبيقات متنوعة، مثل تعزيز رؤى الأعمال، وتحسين نماذج السؤال والجواب للوثائق المالية، وتنقيح تحليل المشاعر في النصوص المالية. على سبيل المثال، عرض أرسلان وآخرون إمكانية RAG-LLM في استخراج معلومات تجارية قيمة، بينما تناول سيتى وآخرون التحديات في استرجاع المعلومات ذات الصلة من البيانات المالية المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، حسّن زانغ وآخرون دقة تحليل المشاعر من خلال دمج المعرفة الخارجية، وأسس وانغ وآخرون معيار تقييم شامل لأنظمة RAG، مما يعزز التوحيد في هذا المجال.
على الرغم من هذه التقدمات، لا تزال التحديات قائمة، خاصة في دمج البيانات من مصادر متعددة وقابلية تكيف النماذج في البيئات المعقدة. يؤكد البحث على ضرورة الاستكشاف المستمر لتحسين أداء النماذج وتعزيز التطبيق العملي لتقنيات RAG-LLM في السياقات المالية. يجب أن تركز الأعمال المستقبلية على تحسين خوارزميات الاسترجاع، وتوسيع مجموعات البيانات، وتحسين تقنيات التكيف مع المجال لرفع قدرات أنظمة تحليل البيانات المالية الذكية بشكل أكبر. بشكل عام، أثبت دمج تقنية RAG أنه يعزز بشكل كبير أداء نماذج تحليل البيانات المالية، مما يوفر رؤى قيمة للمحللين وصانعي القرار في صناعة المالية.
DOI: https://doi.org/10.54254/2755-2721/2025.22221
Publication Date: 2025-04-21
Author(s): Jingru Wang et al.
Primary Topic: Stock Market Forecasting Methods
Overview
The research paper presents an intelligent financial data analysis system that leverages Large Language Models (LLMs) in conjunction with Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology to address the limitations of traditional financial data analysis methods. These conventional approaches often struggle with unstructured data and complex market patterns, leading to inefficiencies in decision-making. The proposed system consists of three main components: a preprocessing module for standardizing financial data, a vector-based storage and retrieval system, and a RAG-enhanced query processing module. Experiments conducted using the NASDAQ financial fundamentals dataset from 2010 to 2023 demonstrated that the optimized configuration (gpt-3.5-turbo-1106+RAG) achieved an accuracy of 78.6% and a recall of 89.2%, outperforming baseline models by 23 percentage points in accuracy and reducing response time by 34.8%.
In conclusion, the integration of RAG technology with LLMs significantly enhances the system’s performance in financial data analysis, as evidenced by improved accuracy and recall rates. The preprocessing module ensures data quality, while the vector storage and retrieval mechanisms facilitate efficient access to financial information, improving responsiveness to user queries. The findings suggest that this system not only aids financial analysts and decision-makers but also has the potential to advance intelligent financial services. Future research directions include optimizing RAG and LLM integration, exploring advanced retrieval algorithms, and expanding datasets to improve the system’s generalization capabilities, ultimately enhancing decision-making processes in the financial industry.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical role of advanced data analysis in the evolving financial landscape, where traditional methods struggle to manage the vast and complex datasets generated. The integration of artificial intelligence, particularly large language models (LLMs), has shown promise in enhancing financial data analysis. However, LLMs face challenges in the financial domain due to limited domain-specific knowledge and difficulties with specialized terminology. To address these limitations, the study proposes the use of retrieval-augmented generation (RAG) technology, which combines external knowledge retrieval with LLMs, thereby improving their analytical capabilities and accuracy in financial contexts.
The research utilizes the NASDAQ Financial Fundamentals dataset from Kaggle, which includes quarterly financial data for major technology companies from 2010 to 2023. This dataset encompasses essential financial metrics such as total assets, revenue, net income, and operating income, providing a comprehensive view of corporate financial health. Rigorous preprocessing methods were employed to ensure data integrity, including standardization of monetary values and validation of consistency. The dataset’s extensive coverage and temporal relevance allow for detailed analyses of financial trends and corporate performance, making it a valuable resource for investigating market dynamics within the technology sector. This foundational work aims to enhance the accuracy and insightfulness of financial analyses through the innovative application of LLM-RAG technology.
Methods
In this section, the authors outline the experimental methodology employed to evaluate their proposed LLM-RAG based financial data analysis system. The experiments were conducted in a controlled environment utilizing an NVIDIA A800 GPU with 80GB HBM2e memory and 256GB system RAM, ensuring robust computational capacity for processing large-scale financial data. The software environment was established using Python 3.8 and PyTorch 1.9.0, with detailed configurations documented in Tables 2 through 5, which cover hardware specifications, software stack, model architectures, hyperparameters, and the data processing pipeline.
The experimental design was structured into four distinct groups to assess various system aspects: the Baseline Group (BG) employed the standard gpt-3.5-turbo model as a control; the RAG-Enhanced Group (REG) integrated the proposed RAG technology with the base model; the Version Update Group (VUG) utilized the updated gpt-3.5-turbo-1106 model to evaluate improvements; and the Fully Optimized Group (FOG) combined both RAG technology and the latest model version, representing the authors’ complete proposed solution. This systematic approach allows for a comprehensive analysis of the effectiveness of the enhancements introduced in their financial data analysis system.
Results
The results section presents a comparative analysis of various model configurations, specifically focusing on baseline models, namely gpt-3.5-turbo and gpt-4.0-mini, alongside their RAG-enhanced counterparts. As summarized in Table 6, the integration of RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology significantly enhances both accuracy and recall rates, demonstrating marked performance improvements over the baseline models. This indicates that RAG technology effectively augments the capabilities of existing models, leading to superior outcomes in the evaluated tasks.
Discussion
The discussion highlights the significant advancements in the integration of retrieval-augmented generation (RAG) technology with large language models (LLMs) for financial data analysis. Key studies have demonstrated the effectiveness of RAG-LLM systems in various applications, such as enhancing business insights, improving question-answering models for financial documents, and refining sentiment analysis in financial texts. For instance, Arslan et al. showcased the potential of RAG-LLM in extracting valuable business information, while Setty et al. addressed challenges in retrieving relevant information from complex financial data. Additionally, Zhang et al. improved sentiment analysis accuracy by integrating external knowledge, and Wang et al. established a comprehensive evaluation benchmark for RAG systems, promoting standardization in the field.
Despite these advancements, challenges remain, particularly in multi-source data fusion and model adaptability in complex environments. The research underscores the necessity for ongoing exploration to optimize model performance and enhance the practical application of RAG-LLM technologies in financial contexts. Future work should focus on refining retrieval algorithms, expanding datasets, and improving domain adaptation techniques to further elevate the capabilities of intelligent financial data analysis systems. Overall, the integration of RAG technology has proven to significantly enhance the performance of financial data analysis models, offering valuable insights for analysts and decision-makers in the financial industry.