LLMs在股票投资组合崩溃中的时间关系推理

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1. 引言 想象一下，你是一位投资经理，管理着一个多元化的股票投资组合。突然，一场前所未有的全球性事件发生了，比如2007年的金融危机或2020年的新冠疫情，这可能会对你的投资组合造成重大影响。传统的投资组合崩溃检测方法依赖于历史数据，但这些方法在面对前所未有的事件时往往无能为力。幸运的是，大型语言模型（LLMs）的出现为解决这一问题提供了新的思路。 LLMs具有零样本推理能力，能够将训练数据中学习到的知识泛化到新的事件上，从而在没有特定训练数据的情况下检测潜在的投资组合崩溃事件。然而，检测投资组合崩溃是一个复杂的问题，需要超越基本推理能力。投资者需要动态处理新闻文章中发现的每条新信息的影响，分析新闻事件和投资组合股票之间影响的关系网络，以及理解不同时间步之间影响的时间上下文，以获得对 ………………………………