वित्तीय बाजारों में बड़े भाषा मॉडलों का अनुप्रयोग

लेख वित्तीय बाजार पूर्वानुमान के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) की क्षमता की जांच करता है। इसमें कहा गया है कि एलएलएम ऑटोरेग्रेसिव लर्नर हैं, जो क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में उपयोग किए जाने वाले मॉडल के समान हैं। हालांकि, वित्तीय डेटा भाषा की तुलना में अधिक शोरगुल और कम संरचित होता है, और बाजार दक्षता के कारण पूर्वानुमान कठिन होता है। न्यूरआईपीएस 2023 में, हडसन रिवर ट्रेडिंग ने GPT-3 के प्रशिक्षण टोकन (500 बिलियन) की तुलना वार्षिक बाजार डेटा टोकन (अमेरिकी शेयरों के लिए 177 बिलियन) से की। मल्टीमॉडल लर्निंग मूल्य डेटा को समाचार या उपग्रह चित्रों जैसे वैकल्पिक डेटा के साथ जोड़ सकती है। वित्त में रेसिड्युअलाइज़ेशन (फैक्टर मॉडल) और एआई (रेसिड्युअल नेटवर्क) एक सामान्य संरचना से विचलन की भविष्यवाणी करने के समान विचार साझा करते हैं। एलएलएम के लंबे संदर्भ विंडो बहु-पैमाने के बाजार परिघटनाओं को कैप्चर कर सकते हैं, लेकिन कई भविष्य के समय क्षितिज की भविष्यवाणी करना चुनौतीपूर्ण बना हुआ है। सिंथेटिक डेटा जनरेशन दुर्लभ बाजार डेटा को बढ़ा सकता है, और जनरेटिव मॉडल चरम घटनाओं का अनुकरण करने में मदद कर सकते हैं। लेख ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि एलएलएम जल्द ही क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग को संभालने की संभावना नहीं रखते, वे मौलिक विश्लेषण को बढ़ावा दे सकते हैं और खुला दिमाग रखने का आग्रह करता है।