与本·惠灵顿一起探讨Two Sigma使用LLM进行股票特征预测 - #736

这篇文章来自Practical AI，讨论了Two Sigma在股票特征预测中使用大型语言模型（LLM）的情况。它强调了从特征识别和数据收集到模型构建和市场行为预测的端到端流程。文章强调了以平台为中心的方法、多模态LLM的影响、严格的数据时间戳以及构建与购买决策的重要性。它还提到了开源模型的使用以及代理AI在量化金融中的未来。与本·惠灵顿的访谈提供了关于AI在金融行业中的实际应用的宝贵见解。

• •Two Sigma使用LLM进行股票特征预测。
• •该过程涉及特征识别、数据收集、模型构建和市场预测。
• •关键考虑因素包括以平台为中心的方法、数据时间戳以及构建与购买决策。