StonkBERT：语言模型能否预测中期股票价格波动？
该研究利用股票百分比变化作为训练数据，采用人工智能技术（如长短期记忆网络、支持向量机和自然语言处理模型）分析公开发布的新闻文章，使用专门的 BERT 自然语言处理模型预测股票价格趋势，强调不同数据特征和行业特定数据的有效性。
Jan, 2024
本文研究使用 ChatGPT 等大型语言模型进行情感分析，以预测股票市场回报的潜力，发现 ChatGPT 对股票市场预测的准确率高于传统情感分析方法，建议将高级语言模型纳入投资决策过程中，以提高量化交易策略的性能。
Apr, 2023
介绍一个基于 ALBERT 算法的 FinALBERT 模型，训练数据为标记为股票价格变化的 25 个公司的 10 年的 Stocktwits 数据集，通过对传统机器学习、BERT 和 FinBERT 模型训练数据集的实验，得出该标记方法有竞争力优势，可以有效分析历史数据，预测股票走势。
Mar, 2021
年度报告包含了上市公司的财务状况，有助于评估其对股票价格的潜在影响。本文利用大型语言模型的能力简化了所有公司年度报告的评估过程，并通过历史股价数据编制了量化模型数据集，使用机器学习模型进行训练，结果显示出对标普 500 指数的良好超额收益。该研究为未来相关工作提供了一个框架，同时开源了相关代码。
Sep, 2023
本研究探讨了自然语言处理（NLP）与金融分析的交叉领域，重点关注情感分析在股价预测中的影响。我们使用先进的 NLP 技术 BERTopic 来分析从股市评论中得出的主题的情感。我们的方法将情感分析与深度学习模型相结合，这些模型以其在时间序列和股票预测任务中的有效性而闻名。通过全面的实验，我们证明了融入主题情感能够显着提高这些模型的性能。结果表明，股市评论中的主题提供了对股市波动和价格趋势的含蓄而有价值的见解。本研究通过展示 NLP 在丰富金融分析方面的潜力，为该领域做出了贡献，并为实时情感分析以及市场情感的情绪和情境方面的进一步研究开辟了道路。将 BERTopic 等高级 NLP 技术与传统金融分析方法相结合，标志着在开发更复杂的了解和预测市场行为工具方面迈出了一步。
Apr, 2024
通过使用 Google 开发的预训练模型 BERT 以及 LSTM，结合期权和市场隐含方法，构建了一个更通用和综合的金融情感分析框架，证明了在金融情感分析中应用 BERT 相较于现有模型的显著改进，并进一步提供了对个股收益率可预测性的令人信服的结果。
Jun, 2019
本论文提出了一种新的基于图像和字节的数字表示方法，利用股票数据进行市场预测，相对于传统的基于时间序列模型的预测方法，我们的方法表现更好，同时采用深度学习基线方法进行评估。
Jan, 2023
该研究提供了一个严谨和全面的基准以及一个标准化的回测框架，以客观评估各种类型的 LLM 在从中国新闻文本数据中提取情感因子方面的有效性，从而支持大规模语言模型在量化交易策略中的应用。
Jun, 2023
基于情绪理论，本文以东方财富网为例，从用户评论数据中提取情感信息，并结合 Alpha191 模型进行回归分析，结果显示情感因素的加入使回报率相比于基准模型提高了 73.8%，相比于原始 alpha191 模型提高了 32.41%。同时讨论了情感因素融入量化交易的优点和缺点，并提出未来进一步研究的可能方向。
Sep, 2023