股票预测的第一步是收集和处理数据。可以从各大财经网站上获取股票历史数据，包括股票价格、成交量、市盈率、市净率等指标。在收集到数据后，需要进行数据清洗和预处理，如去除异常值、填充缺失数据等。2. 特征提取 股票预测的第二步是特征提取。在大模型推理技术中，可以采用多种特征提取方法，如时序特征提取、技术指...
本文探索了通过微调LLMs使用新闻直接进行股票收益预测,如上图b所示: 1、我们设计了一个包含文本表示和预测模块的基于LLM的收益预测模型。 2、我们假设,仅包含编码器的和仅包含解码器的大型语言模型在预训练和微调阶段对文本序列的处理方式不同,因此它们的文本表示性能可能会有所差异;基于此,我们提出比较仅使用编码器...
“Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective Large Language Models” 股票市场变幻莫测,每一个消息都会对股票价格产生影响。传统深度学习模型在股票预测中存在黑箱问题,缺乏…
大模型做股票预测!收益飙升!AI桃子学妹 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 112.2万 3542 00:24 百万播放 App 快对,作业帮你们已经被淘汰了 2.2万 103 22:11 App DeepSeek 1分钟完全本地部署 保姆级教程 断网运行 无惧隐私威胁 大语言模型推理时调参 CPU GPU 混合推理 32B 轻松本地部署!
MOMENT模型架构图 MOMENT 就像贾维斯一样,它能够同时做很多不同的工作。比如,它可以帮助我们预测未来的事情,比如股票的价格会涨还是会跌;它也可以像医生一样,通过观察我们的检查数据来识别我们的健康状况。 MOMENT 的能力不仅限于一个领域,它就像一个多才多艺的...
利用大型模型进行股票预测取得了革命性进展!SEP模型不仅能自主分析历史股票走势,还能通过PPO训练器生成最可能的解释,无需人工标注,直接将收益率提高了16.6%!💡股票预测涉及重要的经济决策,对可解释性和准确性的要求极高。大型模型凭借卓越的文本理解和生成能力,能够自动从复杂数据中提取有价值特征,并识别潜在市场模式。
可以看到随着多次自反思迭代,模型生成了越来越多的明确正确的注释样本。这凸显了解释模块在生成标注样本方面的有效性,而无需人工专家的帮助。 3.预测模块 预测模块的目标是通过使用PPO算法微调LLM,以便在测试期间生成最可能的股票预测和解释。 作者对每个变体删除了一个附加组件,即在推理中没有-shot采样[SEP(1-shot...
重大消息!在利用大型模型进行股票预测方面取得了革命性的进展!SEP模型不仅能够自主分析历史股票走势,还通过PPO训练器生成可能的解释,无需人工干预,收益率提高了16.6%!实际上,大型模型在股票预测领域一直是研究的热点。尽管以往的算法在股票预测上取得了一些成果,但它们在可解释性和推理方面存在不足,且无法有效整合财经...
大模型做股票预测再突破!人工智能图图 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多18 -- 0:43 App Swin Transformer重磅升级!更省计算资源 305 -- 0:29 App 不是吧!神经网络图还可以这样画! 308 -- 0:31 App 多模态图像融合“真香警告”!轻松斩获多篇CCF-A速来抄作业 840 -- 0:42 App 创新...
一、大模型+RAG用于股票金融分析框架Stock-chain 我们来看看一个RAG来做金融分析任务。金融分析任务主要包括两个关键领域,股票走势预测和相应的金融问题解答。目前,机器学习和深度学习算法(ML&DL)已被广泛应用于股票走势预测,并取得了显著进展,但这些方法无法提供预测理由,缺乏可解释性和推理过程,也无法整合金融新闻或报...