Large Language Models and Stock Investing: Is the Human Factor ...
大規模言語モデルと株式投資：人間要素は... (AI 翻訳)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、大規模言語モデル（LLM）を金融、特に株価予測とESG評価に応用する方法を探る。人間の判断とLLMの比較を通じて、投資パフォーマンスへの影響を分析する。
English
This study explores the application of large language models (LLMs) in finance, particularly for stock prediction and ESG evaluation. It compares human judgment with LLM-based analysis, examining the impact on investment performance.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では、ESG投資の拡大に伴い、LLMを活用した情報分析が注目されている。本論文は、日本の機関投資家や企業の開示対応に示唆を与える可能性がある。
In the global GX context
With the growing emphasis on ESG investing globally, this paper contributes to the emerging field of AI-enhanced financial analysis. It offers insights into how LLMs can complement traditional human analysis in stock selection and ESG rating.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This paper provides a comparative analysis of LLM and human performance in stock investing with ESG considerations.
🏢実務担当者:Investment firms may use findings to integrate LLMs into their ESG analysis workflow.
📄 Abstract（原文）
LLMs are increasingly used in finance, with applications ranging from sentiment analysis to earnings prediction and environmental, social and governance (ESG).
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- SSRN https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6612061first seen 2026-06-10 16:49:01
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。