כתבה
arXiv cs.AI ·
LLM לתחזית פיננסית
Making Alternative Data Work: Context-Augmented LLMs for Financial Forecasting
חוקרים בדקו שימוש במודל LLM לתחזית פיננסית של חברות. הם הצליחו לשפר את דיוק התחזיות על ידי שילוב נתונים חלופיים עם מידע פיננסי אחר. המחקר מראה כי LLM יכול להיות כלי שימושי לתחזית פיננסית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11607v1 Announce Type: new Abstract: When forecasting a firm's future financial performance, alternative data - data collected from non-traditional sources such as consumer transactions, web traffic, and prediction markets - can provide timely signals about firms' operating activities and broader market conditions. These signals may reveal information that is not captured by traditional public sources and can therefore provide complementary information for forecasting firms' future financial performance. However, firm-level alternative data often have limited historical coverage, are relevant only to specific prediction targets or subsets of firms, and are distributed across numerous heterogeneous channels, making them difficult to incorporate flexibly into conventional forecast
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית