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σ-GPTs: 一种新的自回归模型方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了 StockGPT，一种在美国股票每日收益历史数据上直接预训练的自回归数值模型。StockGPT通过注意机制学习预测未来收益的隐藏表示，能够解释动量和逆转现象，并涵盖大多数股市因素。这显示了生成型人工智能在金融投资决策中的潜力。
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关键要点
- StockGPT是一种在美国股票每日收益历史数据上直接预训练的自回归数值模型。
- 该模型通过将每个收益系列视为标记序列，表现出色于理解和预测股票收益动态。
- StockGPT利用注意机制自动学习预测未来收益的隐藏表示。
- 在2001年至2023年的测试样本中，基于StockGPT的投资组合年收益为119%，夏普比率为6.5。
- 该投资组合完全解释了动量和长期/短期逆转现象，消除了手动构建策略的需要。
- StockGPT涵盖了大多数领先的股市因素，显示了生成型人工智能在金融投资决策中的潜力。
- 大型语言模型的注意机制在金融领域的有效性得到了证明。
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