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金融知识大语言模型
人工智能在金融行业取得了重大进展，通过自动化复杂任务、增强客户服务和提供详细的金融分析等方式改变了数据的处理和解释方式。本研究提出了 IDEA-FinBench、IDEA-FinKER 和 IDEA-FinQA，分别针对大型语言模型在金融领
PDF5 days ago
利用强化学习处理非累计目标的决策过程
本文介绍了非累积马尔可夫决策过程（NCMDPs）与标准马尔可夫决策过程（MDPs）之间的一种映射关系，并展示了在强化学习中的应用，包括经典控制、金融组合优化和离散优化问题。通过我们的方法，相较于依赖标准 MDPs，我们可以改善最终性能和训练
PDFa month ago
JaFIn: 日本金融指导数据集
我们通过构建一个适用于大型语言模型（LLM）的指令数据集，展示了指令调整通过域适应的有效性，利用多个数据源手动构建了一个名为 JaFIn 的日文金融指令数据集，并应用于几个 LLM，证明我们的金融专业模型在领域适应性方面比原始模型更好，通过
PDF3 months ago
RiskLabs：基于多源数据的大型语言模型预测金融风险
用人工智能在金融领域应用的一项新型框架 RiskLabs，通过整合各种金融数据和大语言模型来分析和预测金融风险。通过实证实验结果，我们展示了 RiskLabs 在金融市场的波动性和方差预测中的有效性，并讨论了大语言模型在这一领域中的关键作用
PDF3 months ago
COLING大型语言模型作为金融数据注释工具的效果与效率研究
研究通过比较三种大型语言模型与专家标注者和众包工人标注的金融文档，发现大型语言模型可作为提取金融文档中关系的高效数据标注工具，并引入了一个可靠性指标用于识别需要专家关注的输出，提供了在特定领域设置中自动化注释的收集和使用的建议。
PDF3 months ago
FinBen: 大型语言模型的全面金融基准
通过引入 FinBen 综合开放式评估基准，本文对 15 个具有代表性的 LLMs 进行评估，揭示了它们在金融领域的优势和局限性，找出了需要有针对性增强的方面。
PDF4 months ago
ACL为金融中的表格数据分析赋予语言模型工具使用能力
通过使用外部工具对语言模型进行增强，可缓解传播误差和幻觉等挑战，特别是在数据异构、精确性至关重要的金融领域。我们将监督微调应用于 LLaMA-2 13B Chat 模型，使其成为 ' 任务路由器 ' 和 ' 任务解决器 '。通过使用金融领域
PDF5 months ago
金融领域可扩展操作的 CNN-DRL
基于 MLP 的 DRL 在金融领域中存在着在行动规模增加时难以学习环境动态的问题，为解决这一问题，我们设计了一个 CNN 代理，在连续 90 天的每日特征向量数据上进行拼接，形成 CNN 输入矩阵。通过大量实验证明，与 MLP 代理相比，
PDF6 months ago
基于定量分析和定性数据的股市预测数据集
本研究将机器学习应用于金融领域，尤其是股票市场预测。研究通过合作数字股票数据和定性文本数据，提供了一个包含来自新闻档案、电视新闻字幕、广播节目文字转录、推特、日常金融报纸等的 140 多万条文本数据的数据集，该数据集可用于股票市场预测的全球
PDF7 months ago
多元股票回报的生成机器学习
使用机器学习方法生成合成数据的应用越来越普遍，本文探讨了使用现代机器学习方法，特别是条件重要性加权自编码器和条件正态流，来对股票回报进行建模的有效性。研究的主要问题是对 S&P 500 的所有成员进行联合分布建模，结果表明这种生成模型在金融
PDF7 months ago
对话式金融信息检索模型 (ConFIRM)
ConFIRM 是一个基于大型语言模型（LLMs）的对话式金融信息检索模型，针对查询意图分类和知识库标记任务，通过两个模块合成金融领域特定的问答对，并评估参数有效的微调方法，实现超过 90% 的准确率，提供了提取金融对话系统精确查询意图的高
PDF9 months ago
金融中的大型语言模型：综述
近期大规模语言模型 (LLM) 的发展在金融领域开创了人工智能应用的新可能性。本文提供了一份实用的调查报告，关注 LLM 在金融任务中的两个关键方面：现有解决方案和采用指南。首先，我们回顾了目前在金融领域中采用 LLM 的方法，包括通过零样
PDF9 months ago
金融可解释人工智能综合评论
本文通过对金融领域中深度学习模型可解释性方法的比较研究，对人工智能和深度学习模型的成功及其在各个行业中的广泛应用进行了讨论，并对可解释性人工智能方法的分类、关注点和挑战进行了综述，并提出了未来方向。
PDF9 months ago
金融欺诈检测：量子机器学习模型的比较研究
对四个量子机器学习模型在金融欺诈检测中进行了比较研究，证明量子支持向量分类器模型在欺诈和非欺诈类别上取得了最高性能，F1 分数达到了 0.98。其他模型如变分量子分类器、估计量子神经网络（QNN）和采样器 QNN 展示了有前景的结果，推动了
PDFa year ago
银行金融和保险的因果推断综述
对于 37 篇关于因果推断在银行、金融和保险领域应用的论文进行综述，根据论文分类与次级领域如公司金融、治理金融、金融风险和金融政策、金融经济学和行为金融一起，覆盖了贝叶斯因果网络、格兰杰因果关系等统计方法及相关术语。研究指出因果推断在银行和
PDFa year ago
运用 QNLP 进行金融情感分析
在金融领域，质量上的微小改进就可能带来巨大的价值。本研究通过使用 DisCoCat 和 QLSTM 这两种方法，对量子自然语言处理 (QNLP) 领域中的情感分析问题进行了探索，并使用一种新颖的 ChatGPT 数据生成方法进行了超过 10
PDFa year ago
随机延迟微分博弈：金融建模与机器学习算法
本论文利用深度学习和循环神经网络的参数化控件，提出了一种找到随机延迟微分博弈的闭环纳什均衡的数值方法，并在金融相关问题上进行了测试。
PDFa year ago
ICMLMissDiff：在带有缺失值的表格数据上训练扩散模型
这项工作提出了一个统一且原则性的扩散式框架，用于在各种缺失机制下从数据中学习丢失值，并通过多个制表符数据集的评估证明了其优于当前最先进的扩散模型。
PDFa year ago
不规则时间系列的异常预测检测
本文提出一种新型的异常检测方法，称为 “异常的先驱”（PoA）检测，通过神经控制微分方程的神经网络以及多任务学习算法，在金融、制造和网络安全等领域的时间序列数据中取得了比传统方法更优秀的结果。
PDFa year ago
FinGPT: 开源金融领域大型语言模型
本文介绍了一种基于数据驱动和透明资源的开源金融领域大型语言模型（FinGPT），通过自动数据处理管道和低秩度量适应技术，为研究人员和从业者提供访问、透明的资源，并展示了机器人顾问、算法交易和低代码开发等潜在应用。
PDFa year ago