文章探讨了Token替代货币的可能性，认为Token能够量化劳动价值，尤其是脑力劳动。随着AI技术的进步，工作效率提升，Token作为激励手段可能会改变传统工资体系。文章还分析了Token的波动性及其在经济中的作用，认为Token的价值与复杂度相关，未来可能成为新型货币。

本研究提出了选举日股市预测模型（EDSMF），旨在提高选举日股市波动性预测的准确性。通过结合大语言模型和分析政治经济后果的代理，EDSMF显著提升了标准普尔500指数的预测性能。

本研究提出了一种新的成对马尔可夫链（PMC）预测算法，通过引入隐藏状态，显著提升了连续值预测中的波动性预测性能，对学术界和实践领域具有重要影响。

本文研究了分析师报告对中国股市的影响，发现强积极情绪的报告能提升超额收益和波动性，而强消极情绪则增加波动性和交易量，但降低未来的超额收益。

本文介绍了自回归条件异方差（ARCH）模型及其对投资决策的影响。通过实例探索了ARCH模型在实际中的应用，并强调了平均模型、基线波动性和过去波动性对当前波动性的影响。ARCH模型可以帮助投资者理解风险、预测未来风险和管理风险。

RiskLabs是一个利用人工智能和大语言模型的新型框架，用于分析和预测金融风险。实证实验结果表明，RiskLabs在金融市场的波动性和方差预测中有效，并强调大语言模型在该领域的关键作用。这些发现为AI在金融领域的应用和金融风险评估提供了新的途径。

比特币突破前高，达到74,000美元，但随后大跌至67,000美元。比特币涨幅超过90%，波动性较高。投资者需注意控制杠杆，谨慎入市。

GARCH是一种用于分析时间序列数据的统计模型，适用于评估表现出聚集性收益波动期的资产的风险和预期收益。金融机构通常使用GARCH模型来估计股票、债券和市场指数回报的波动性。