Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Eine komplexe Methode zur Vorhersage einer Trajektorie (Traj-LLM)"
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Eine komplexe Methode zur Vorhersage einer Trajektorie (Traj-LLM) :
In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine interessante Methode zur Vorhersage von Trajektorien vorstellen, die zur Lösung von Problemen im Bereich der autonomen Fahrzeugbewegungen entwickelt wurde. Die Autoren der Methode haben die besten Elemente verschiedener architektonischer Lösungen kombiniert.
Die Vorhersage künftiger Preisbewegungen auf den Finanzmärkten spielt eine entscheidende Rolle bei den Entscheidungsprozessen der Händler. Hochwertige Prognosen ermöglichen es den Händlern, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren. Die Vorhersage künftiger Preisentwicklungen ist jedoch aufgrund der chaotischen und stochastischen Natur der Märkte mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Selbst die fortschrittlichsten Prognosemodelle sind oft nicht in der Lage, alle Faktoren, die die Marktdynamik beeinflussen, angemessen zu berücksichtigen, wie z. B. plötzliche Veränderungen im Verhalten der Teilnehmer oder unerwartete externe Ereignisse.
In den letzten Jahren hat die Entwicklung der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs), neue Wege für die Lösung einer Vielzahl komplexer Aufgaben eröffnet. LLMs haben bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Verarbeitung komplexer Informationen und der Modellierung von Szenarien gezeigt, die dem menschlichen Denken ähneln. Diese Modelle werden erfolgreich in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zur Vorhersage von Zeitreihen, was sie zu vielversprechenden Instrumenten für die Analyse und Vorhersage von Marktbewegungen macht.
Ich möchte Ihnen den Traj-LLM-Algorithmus vorstellen, der in der Veröffentlichung „Traj-LLM: A New Exploration for Empowering Trajectory Prediction with Pre-trained Large Language Models“ vorgestellt wurde. Traj-LLM wurde entwickelt, um Aufgaben im Bereich der Vorhersage der Trajektorie für autonome Fahrzeuge zu lösen. Die Autoren schlagen vor, LLMs zu verwenden, um die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit der Vorhersage zukünftiger Trajektorien von Verkehrsteilnehmern zu verbessern.
Darüber hinaus kombiniert Traj-LLM die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle mit innovativen Ansätzen zur Modellierung zeitlicher Abhängigkeiten und Interaktionen zwischen Objekten und ermöglicht so genauere Prognose der Trajektorie auch unter komplexen und dynamischen Bedingungen. Dieses Modell verbessert nicht nur die Vorhersagegenauigkeit, sondern bietet auch neue Möglichkeiten, mögliche Zukunftsszenarien zu analysieren und zu verstehen. Wir gehen davon aus, dass die Anwendung der von den Autoren vorgeschlagenen Methodik zur Bewältigung unserer Aufgaben beitragen und die Qualität unserer Prognosen für künftige Preisentwicklungen verbessern wird.
Autor: Dmitriy Gizlyk