FINZERO: LAUNCHING MULTI-MODAL FINANCIAL TIME SERIES FORECAST WITH LARGE REASONING MODEL
创建于 更新于
摘要
本论文提出了FinZero模型，利用多模态大模型结合Reinforcement Learning策略UARPO，实现对金融时间序列图文数据的高效预测与不确定性评估。通过构建多样化的FVLDB数据集，FinZero较GPT-4o在高置信度样本上预测准确率提升约13.5%，展示了跨模态强化学习在金融时间序列推理中的潜力和优势 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
