利用大型语言模型自动化策略发现的量化投资
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有深度学习模型在金融交易中普遍存在的不稳定性和高不确定性问题，提出了一种利用大型语言模型（LLMs）和多代理架构的新框架。通过整合多模态金融数据挖掘alpha因子，实验结果表明该框架在多个金融指标上显著优于现有的基线，标志着AI驱动的量化投资策略的新进展。
该文章讨论了大型语言模型（LLMs）在金融领域中的机器学习应用的最新进展，包括上下文理解、迁移学习的灵活性和复杂情感检测等高级技术。文章还介绍了LLMs在语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理、基于代理的建模和其他应用领域的具体方法论。此外，还提供了相关的数据集、模型资源和有用代码等资源。文章最后概述了未来研究中的挑战和机遇。
