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  1. TOOL · CL_307933 ·

    基于历史新闻训练的NoLBERT模型旨在减少股市预测偏差

    研究人员开发了NoLBERT,一个在1976-1995年历史财经新闻上训练的语言模型,以减轻股市预测中的事后偏见。他们使用2012-2024年超过一百万篇文章,将NoLBERT的主题与LDA、MiniLM和FinBERT的主题进行了比较。虽然单个模型在预测股票回报方面取得的成功有限,但所有阅读器和模型的集成模型达到了1.12的显著月度夏普比率。