本文研究情感分析和文本检索技术在股市中的应用，提出基于词嵌入的方法来预测市场波动性，结果优于传统方法。同时，结合情感因素与量化交易，提升回报率。使用BERT和LSTM构建金融情感分析框架，显著改善个股收益率预测。

本文介绍了RiskLabs人工智能框架，旨在金融领域分析和预测风险。通过整合金融数据和大语言模型，实证研究显示其在市场波动性和方差预测中的有效性，并探讨了大语言模型在金融风险评估中的应用潜力，提出了多种创新模型和方法，显著提升了股票价格预测和情感分析的准确性。

平均真实波动幅度（ATR）是一种衡量市场波动性的技术分析指标，使用14天的真实范围移动平均线。它可以显示投资的平均价格波动范围，但存在对时间框架的敏感性和难以区分真正的波动性和非波动性时期等缺点。