分类 AI金融 下的文章

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(259)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
近年来量化投资在国内快速发展，引发广泛讨论。本文将结合投资实践，阐述量化投资相关问题，包括什么是量化投资、量化投资与高频交易的区别、国内主流的量化策略、量化投资盈利来源、国内量化投资规模等。同时，也将对关于量化投资的一些误解进行澄清，如量化是否导致A股市场下跌、是否通过融券做空等。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(786)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
StockBot：实时股票分析与投资助手。由Llama3-70B模型驱动，支持实时股票图表、财务数据、新闻查询。提供本地运行与托管版本，涵盖股票、外汇、债券和加密货币的全市场分析功能。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(288)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
用于数据预测和预报的AI工具集，包括数据分析、可视化、预测模型创建、机器学习等功能。Julius AI提供专家级见解，Data Science Kit提供按需数据科学，Maya AI助力收入增长，lineup.ai优化餐厅运营，faraday.ai加速业务增长，Mysports.AI提......    阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(415)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
ProbTS：时间序列预测的统一评测框架。文章探讨时间序列预测在多个领域的重要性，并强调精准预测需要考虑点估计和分布估计。微软亚洲研究院的研究员介绍了ProbTS框架的创建背景，该框架旨在评估当前预测模型在基础预测需求方面的表现。文章还提供了经典时间序列模型和近期涌现的基础模型的评测结果与分析。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(497)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
本文介绍LLMFactor框架，利用大模型分析文本数据预测股票走势。通过匹配新闻背景知识，生成影响股票价格的因素，提高预测准确性。实验结果显示LLMFactor性能优于现有方法。文章还讨论了不同语言和预测不确定性的挑战及未来研究方向。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(1580)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
Moirai是Salesforce开发的时间序列预测基础模型，具备处理多种数据频率、适应各类协变量和生成概率预测的能力。文章介绍了模型的核心特点、数据集构建以及新引入的概念，展示了其在分布外预测、概率预测和长序列预测中的竞争力。此外，文章还提供了论文、预训练代码和数据集的链接。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(518)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
近期Nixtla公司推出业界首个时序基础模型TimeGPT，采用超过1000亿个数据点进行训练，支持多种领域时序预测。TimeGPT利用Transformer架构，支持数据微调，可适应各种预测及异常检测任务。文章介绍了TimeGPT的背后思想、训练数据、模型架构及预测示例。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(871)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
谷歌推出TimesFM模型，利用AI预测股票市场。通过时间序列预测技术，分析历史数据提供可靠预测依据。适用于商业策略、金融市场分析及科学研究等领域。展示合成及真实世界数据预测结果，有效捕捉趋势和季节性成分。影响力广泛，包括天气预报、资源分配等。探讨其伦理性和安全性及模型限制。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(606)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
MOMENT：基于Transformer架构的AI大模型，专为预测股票金融市场而设计。通过多头自注意力机制有效捕捉长距离依赖关系，具备处理复杂时间序列数据的能力。在股票预测、医疗分析、异常检测等领域表现卓越。模型具备跨领域适应能力，拥有强大的预训练模型和开源社区支持。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(747)
  • 推荐(1)
  • 评论(0)
亚马逊最新时序大模型Chronos介绍，该模型采用新颖框架对概率时间序列数据进行预训练，利用现有基于Transformer的语言模型进行简化预测，展示模型如何标记时间序列数据并训练语言模型。涵盖模型背后的核心思想、主要步骤、性能表现及论文和代码链接。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(786)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
FinRobot：利用多源LLMs进行高级金融分析。该平台旨在帮助用户通过大模型进行金融分析，包括市场预测、文档分析等。通过多源集成策略，FinRobot提供及时、准确的财务见解，并适应全球市场的多语言和文化差异。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(1368)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
MarketSenseAI利用GPT-4进行股票量化投资，结合实时市场动态、财经新闻、公司基本面和宏观经济指标，生成全面的投资建议。实验证明其总回报高达40.27%。该平台整合多个核心组件，模拟专业投资团队决策过程，提供深入投资决策支持。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(588)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
马志宇在论坛分享量化投资领域人工智能应用观点，探讨ChatGPT在量化投资中的应用及其影响。文章介绍了量化投资发展现状，对比传统投资方式，强调量化投资的优点和挑战。同时，探讨了ChatGPT等人工智能工具在量化投资中的实际应用和未来趋势。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(502)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
文章介绍了量化AI行业的现状和发展趋势，包括高薪招聘背后的原因、人才需求和职业发展路径等。文章指出，量化AI是一个充满机遇和挑战的新兴行业，需要数学和计算机技能，同时也需要适应不确定性和团队协作的能力。   阅读全文

  • 时间:
  • 分类: AI金融
  • 标签: None
  • 阅读(581)
  • 推荐(0)
  • 评论(0)
本文介绍了一个名为RM investing AI的美股量化投资项目，该项目使用独立算法选择股票进行投资，实际运行6个月，选出的股票获得正向回报率达72%，平均回报率达1.47%。文章详细阐述了项目的执行过程、算法决策步骤以及涉及的相关算法原理，包括技术分析、财务比率、RM算法和新闻情绪等。   阅读全文