O FinGPT tem um sistema de processamento de dados financeiros multimodais líder do setor que pode analisar simultaneamente informações heterogêneas, como texto, dados de séries temporais e relatórios estruturados. Seu mecanismo original de atenção multimodal pode estabelecer um modelo de correlação entre as notícias, a opinião pública e as flutuações do preço das ações, além de atingir um coeficiente de correlação de ganhos de frequência trimestral de 0,87 nas previsões de ações constituintes do índice NASDAQ-100. O pipeline de dados profissionais incorporado à plataforma oferece suporte ao acesso em tempo real a mais de 20 fontes de dados, como Yahoo Finance e Tushare, concluindo automaticamente a conversão de dados não estruturados em quantitativos.
Os casos de uso típicos incluem a previsão da volatilidade dos lucros, mesclando o texto de arquivamento da SEC com dados de volatilidade implícita de opções; e a construção de sinais de negociação de criptomoedas, combinando a análise de sentimento do Twitter com dados de livros de ordens. Esse recurso de fusão de informações multidimensionais permitiu que o FinGPT melhorasse a precisão preditiva de seu modelo multimodal em 411 TP3T em relação a uma linha de base unimodal no teste da Bloomberg Industry Research.
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