FinGPT verfügt über ein branchenführendes multimodales Finanzdatenverarbeitungssystem, das gleichzeitig heterogene Informationen wie Text, Zeitreihendaten und strukturierte Berichte analysieren kann. Sein origineller Cross-Modal Attention-Mechanismus kann ein Korrelationsmodell zwischen Nachrichten, öffentlicher Meinung und Aktienkursschwankungen erstellen und einen vierteljährlichen Korrelationskoeffizienten von 0,87 bei den Prognosen für die im NASDAQ-100-Index enthaltenen Aktien erreichen. Die in die Plattform integrierte professionelle Datenpipeline unterstützt den Echtzeit-Zugang zu mehr als 20 Datenquellen wie Yahoo Finance und Tushare und schließt die Umwandlung unstrukturierter Daten in quantitative Daten automatisch ab.
Zu den typischen Anwendungsfällen gehören die Vorhersage der Ertragsvolatilität durch die Zusammenführung von SEC-Filing-Text mit Daten zur impliziten Volatilität von Optionen sowie die Erstellung von Handelssignalen für Kryptowährungen durch die Kombination von Twitter-Stimmungsanalysen mit Orderbuchdaten. Dank dieser mehrdimensionalen Informationsfusion konnte FinGPT die Vorhersagegenauigkeit seines multimodalen Modells im Bloomberg Industry Research Test um 411 TP3T gegenüber einer unimodalen Basislinie verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFinGPT: Open Source Financial Big Language Modelling Platform für Finanzanalysen und -vorhersagenDie
