FinGPTは、テキスト、時系列データ、構造化レポートなどの異種情報を同時に解析できる業界トップクラスのマルチモーダル金融データ処理システムを有しています。独自のCross-Modal Attentionメカニズムにより、ニュースや世論と株価変動との相関モデルを確立し、NASDAQ-100指数構成銘柄の株価予測において四半期頻度収益相関係数0.87を達成しています。プラットフォームに組み込まれた専門的なデータパイプラインは、Yahoo FinanceやTushareなど20以上のデータソースへのリアルタイムアクセスをサポートし、非構造化データの定量化への変換を自動的に完了する。
典型的な使用例としては、SEC提出テキストとオプションのインプライド・ボラティリティ・データを結合することによる収益ボラティリティの予測、ツイッターのセンチメント分析とオーダーブックデータを結合することによる暗号通貨取引シグナルの構築などがあります。この多次元情報フュージョン機能により、FinGPTはBloomberg Industry Researchのテストにおいて、マルチモーダルモデルの予測精度を411 TP3T向上させることができました。
この答えは記事から得たものである。FinGPT: 金融分析と予測のためのオープンソース金融ビッグ言語モデリング・プラットフォームについて
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