该研究使用波动性代理变量将资产价格数据转化，并利用期望最大化算法生成与现实世界事件相一致的任务标签，为金融领域创建了真实世界的基准数据集。研究发现，引入这些任务标签能够普遍提高多个预测时间范围内连续学习算法的性能。
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