کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The stock price prediction task holds a significant role in the financial domain and has been studied for a long time. Recently, large language models (LLMs) have brought new ways to improve these predictions. While recent financial large language models (FinLLMs) have shown considerable progress in financial NLP tasks compared to smaller pre-trained language models (PLMs), challenges persist in stock price forecasting. Firstly, effectively integrating the modalities of time series data and natural language to fully leverage these capabilities remains complex. Secondly, FinLLMs focus more on analysis and interpretability, which can overlook the essential features of time series data. Moreover, due to the abundance of false and redundant information in financial markets, models often produce less accurate predictions when faced with such input data. In this paper, we introduce StockTime, a novel LLM-based architecture designed specifically for stock price data. Unlike recent FinLLMs, StockTime is specifically designed for stock price time series data. It leverages the natural ability of LLMs to predict the next token by treating stock prices as consecutive tokens, extracting textual information such as stock correlations, statistical trends and timestamps directly from these stock prices. StockTime then integrates both textual and time series data into the embedding space. By fusing this multimodal data, StockTime effectively predicts stock prices across arbitrary look-back periods. Our experiments demonstrate that StockTime outperforms recent LLMs, as it gives more accurate predictions while reducing memory usage and runtime costs.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
وظیفه پیش بینی قیمت سهام نقش مهمی در حوزه مالی دارد و برای مدت طولانی مورد مطالعه قرار گرفته است.اخیراً ، مدل های بزرگ زبان (LLM) روشهای جدیدی را برای بهبود این پیش بینی ها به ارمغان آورده اند.در حالی که مدلهای اخیر زبان بزرگ مالی (FINLLMS) در مقایسه با مدلهای زبان از قبل آموزش دیده کوچکتر (PLM) پیشرفت قابل توجهی در کارهای NLP مالی نشان داده اند ، چالش ها در پیش بینی قیمت سهام همچنان ادامه دارد.در مرحله اول ، ادغام موثر روشهای داده های سری زمانی و زبان طبیعی برای استفاده کامل از این قابلیت ها پیچیده است.ثانیا ، FinLLM ها بیشتر روی تجزیه و تحلیل و تفسیر تمرکز می کنند ، که می تواند از ویژگی های اساسی داده های سری زمانی غافل شود.علاوه بر این ، با توجه به فراوانی اطلاعات کاذب و زائد در بازارهای مالی ، مدل ها اغلب در مواجهه با چنین داده های ورودی ، پیش بینی های دقیق کمتری ایجاد می کنند.در این مقاله ، ما StockTime را معرفی می کنیم ، یک معماری مبتنی بر LLM جدید که به طور خاص برای داده های قیمت سهام طراحی شده است.بر خلاف FinLLM های اخیر ، Stocktime به طور خاص برای داده های سری زمانی قیمت سهام طراحی شده است.این توانایی طبیعی LLMS را برای پیش بینی نشانه بعدی با درمان قیمت سهام به عنوان نشانه های متوالی ، استخراج اطلاعات متنی مانند همبستگی سهام ، روندهای آماری و زمان بندی مستقیم از این قیمت سهام اعمال می کند.StockTime سپس داده های سری متنی و زمانی را در فضای تعبیه ادغام می کند.با فیوز کردن این داده های چند حالته ، Stocktime به طور موثری قیمت سهام را در دوره های نگاه خودسرانه پیش بینی می کند.آزمایشات ما نشان می دهد که سهام از LLMS اخیر بهتر است ، زیرا ضمن کاهش مصرف حافظه و هزینه های زمان اجرا ، پیش بینی های دقیق تری می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
