専門的投資プロセスのAI再構成
ContestTradeは、機関投資家の意思決定の連鎖を2段階のメカニズムによって正確に復元しており、これが通常のクオンツシステムと異なる重要な技術的特徴である。
プロセス・アーキテクチャ分析
- データ処理段階生データを処理し、30以上の特徴因子を生成する7種類のデータクリーナー
- 研究の意思決定段階GPT-4レベルのモデルを深層推論用に設定し、重みをつけて投資推奨を出力する。
共同意思決定の優位性
実際には、システムは「分割-集約」モデルを採用している。各インテリジェントは特定の要因分析に焦点を当て、最終的には競争メカニズムを通じて見解を統合する。例えば、業績予測を扱う場合、あるインテリジェンスは成長の持続性に注目し、他のインテリジェンスは市場期待の広がりに注目する。
効果検証データ
バックテストによると、2段階の設計により、判断精度が40%向上している。データ処理段階では、90%のノイズデータをフィルタリングし、調査段階では、多視点分析により、誤判断率を15%以下に抑えている。
この答えは記事から得たものである。コンテストトレード:イベント駆動型投資のためのAIマルチインテリジェンス取引フレームワークについて