FinGPT具备业界领先的多模态金融数据处理体系，能同时解析文本、时序数据、结构化报表等异构信息。其独创的Cross-Modal Attention机制可建立新闻舆情与股价波动的关联模型，在NASDAQ-100指数成分股预测中实现0.87的季频收益相关系数。平台内建的专业数据管道支持实时接入Yahoo Finance、Tushare等20余种数据源，自动完成非结构化数据的向量化转换。
典型应用案例包括：通过合并SEC文件文本与期权隐含波动率数据预测财报波动率；结合Twitter情感分析与订单簿数据构建加密货币交易信号。这种多维信息融合能力使FinGPT在彭博行业研究测试中，其多模态模型的预测准确率较单模态基线提升41%。
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 多模态数据处理能力是FinGPT的核心竞争优势
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