대규모 언어 모델을 활용하여 금융 분야의 허위정보를 효과적으로 탐지할 수 있는 FMDLlama 모델을 제안한다.
전통금융 시스템은 변동성을 억제하기 위해 지속적으로 유동성을 공급하지만, 이는 결국 암호화폐 시장의 성장을 촉발하게 된다. 투자자들은 이러한 변동성 슈퍼사이클을 활용하여 수익을 창출할 수 있다.
이자율 변동은 상품 가격 변동의 주요 요인이지만, 그 전달 경로가 복잡하여 이자율 효과의 부호와 크기에 대한 논란이 지속되고 있다. 본 연구는 경쟁적 저장 모형에 시변 이자율을 도입하여 이자율과 상품 가격 간의 상호작용을 체계적으로 분석한다.
알라메다 리서치와 관련된 계정들의 토큰 이체 네트워크 분석을 통해 FTX 파산 전후의 활동 패턴과 동학을 파악하였다.
일본 기업과 투자자들이 진행해온 거대한 규모의 엔 캐리 트레이드가 붕괴될 경우, 이는 미국 경제와 정치에 심각한 영향을 미칠 것이다. 미국 정부는 이를 막기 위해 적극적인 개입과 유동성 공급을 통해 대응할 것이다.
고객 수준의 데이터를 활용하여 보다 정확하고 효과적인 사기 탐지 모델을 개발하고 평가할 수 있는 벤치마크를 제공한다.