PriceSeer: Evaluating Large Language Models in Real-Time Stock Prediction
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摘要
本报告提出PriceSeer：一个面向LLM的实时、无数据污染的股票预测评测基准，覆盖110只美股、11个行业与249个交易日，整合历史序列、五类技术指标与新闻（含伪新闻）用于多时滞预测与投资策略生成，实验比较六种主流LLM并分析其在短中长三类预测区间、行业差异以及对伪新闻的脆弱性，为LLM在金融决策场景的能力评估与改进提供系统化证据 [page::0][page::4]
