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在金融市场中应用大型语言模型

大型语言模型能够成功建模单词序列，但将其应用于股票价格预测的尝试面临根本性限制：金融时间序列包含大量噪声和极少的信号，交易者之间的竞争使得市场近乎有效。尽管如此，仍有有前景的方向，包括多模态学习、合成数据以及极端事件分析。

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