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TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs
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“TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs”提出了TradExpert框架，该框架利用专家混合（MoE）方法，整合多个专注于不同金融数据的大语言模型（LLM），以提升股票交易策略。 1. 研究背景 - 人工智能与金融分析的融合催生了创新时代，大语言模型（LLMs）在金融领域的应用逐渐增加，但有效整合不同数据源及结构化与非结构化数据仍是挑战。 - 此前传统金融模型难以处理非结构化数据，虽有通用LLMs及专门的金融语言模型出现，但仍需更好地综合不同数据来源的见解。 2. 研究目的 -...
FinVision:一种基于多智能体系统股票市场预测框架
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这篇论文《FinVision: A Multi-Agent Framework for Stock Market Prediction》由Sorouralsadat Fatemi和Yuheng Hu撰写，主要介绍了一种用于股票市场预测的多模态多智能体框架FinVision，该框架在处理多模态金融数据方面具有优势，通过整合多种信息源来提高交易决策的准确性。 1. 研究背景 - 金融市场复杂多变，交易任务面临多模态数据流等挑战，传统深度学习和强化学习模型在处理金融数据时存在诸多问题，如需要大量训练数据、数据类型简化过度、决策过程缺乏可解释性等。 - 大语言模型（LLMs）的发...