当前位置： 首页 > news >正文 大语言模型（LLM）模拟金融市场参与者行为 news 2025/7/21 14:11:40 大语言模型（LLM）模拟金融市场参与者行为 研究背景 传统深度学习模型通过识别市场数据历史模式预测市场，但未捕捉个体决策过程。LLM 虽能学习人类对不同提示的反应，但在模拟金融市场参与者时面临挑战：个体投资者不总是理性决策，LLM 可能无法捕捉；LLM 数值和金融知识可靠性不高，处理数值易出错且可能产生幻觉。 MMARP 方法原理 处理非理性投资者：个体需求函数 d ( X ) = d r a 查看全文 http://www.lryc.cn/news/529725.html 相关文章： 用一个例子详细说明python单例模式 第1章 量子暗网中的血色黎明 LeetCode--84. 柱状图中最大的矩形【单调栈】 网络工程师 （8）存储管理 【Leetcode 每日一题】541. 反转字符串 II MSA Transformer Vue.js组件开发-实现全屏焦点图片带图标导航按钮控制图片滑动切换 Linux系统上安装与配置 MySQL（ CentOS 7 ） Vue 3 30天精进之旅：Day 10 - Vue Router 人工智能如何驱动SEO关键词优化策略的转型与效果提升 keil5如何添加.h 和.c文件，以及如何添加文件夹 BMC PSL function(22)-printf() 【数据结构】_复杂度 pytorch实现循环神经网络 Java 16进制 10进制 2进制数 相互的转换 力扣动态规划-14【算法学习day.108】 数据结构day02 随笔 | 写在一月的最后一天 JVM方法区 一文读懂fgc之cms MYSQL 商城系统设计 商品数据表的设计 商品 商品类别 商品选项卡 多表查询 HTB：Administrator[WriteUP] 开源项目Umami网站统计MySQL8.0版本Docker+Linux安装部署教程 FBX SDK的使用：基础知识 VisionMamba安装 h2oGPT Win10安装MySQL、Pycharm连接MySQL，Pycharm中运行Django 使用Pygame制作“俄罗斯方块”游戏 【Block总结】ODConv动态卷积，适用于CV任务|即插即用 RK3568 opencv播放视频
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