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洞察 - 金融分析
金融マイクロブログデータからの金融機会の検出：階層型分類システムによる
マイクロブログデータ(Twitterなど)から、投資家の金融機会に関する投稿を高精度で検出するシステムを提案する。
長期形式の多様なモーダルサマリーの特徴付け:金融報告書を事例として
長期入力に対する大規模言語モデルの能力と振る舞いを理解するために、金融報告書のサマリー化を事例として分析した。
金融ニュースから関連情報、予測、予報を自動検出するためのトピックモデリングを用いたLatent Dirichlet Allocationの活用
金融ニュースの関連情報を非関連情報から分離し、その中から予測と予報を特定することで、投資家の意思決定を支援する。
通貨取引におけるロングショートタームメモリパターン認識
本研究では、Wyckoffフレームワークにおける蓄積パターンの分析を通じて、市場動向の理解と取引機会の特定に役立つ洞察を提供する。深層学習モデルを活用することで、金融データ内のWyckoffパターンを高精度で検出できることが示された。
