该文综述金融时间序列预测研究，涵盖利用GPT-4、Open LLaMA等大模型结合股价、公司元数据和新闻进行零样本或少样本可解释预测，其效果优于ARMA-GARCH和梯度提升树；还包括用NLP分析社交媒体情绪提升加密货币预测、用浅层双向LSTM预测比特币、深度学习股票预测综述及高效线性预测模型等。