- عنوان کتاب: Finance and Large Language Models
- نویسنده: Paul Moon Sub Choi Seth H. Huang
- حوزه: مدل زبانی بزرگ, امور مالی
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 194
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 3.47 مگابایت
ادغام عوامل هوش مصنوعی (AI) و مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در حال تغییر بخشهای مالی و تجاری است. این فناوریها با پردازش مجموعه دادههای گسترده با سرعت و دقت بینظیر، تجزیه و تحلیل دادهها و تصمیمگیری را بهبود میبخشند. عوامل هوش مصنوعی الگوها را شناسایی و روندهای بازار را پیشبینی میکنند، در حالی که LLMها دادههای بدون ساختار را تفسیر میکنند و بینشهای عمیقتری برای استراتژیهای معاملاتی ارائه میدهند. این همگرایی، کارایی و سودآوری معاملات را بهبود میبخشد، مدیریت ریسک و انطباق را تغییر شکل میدهد و خدمات مالی را شخصیسازی میکند. با تکامل هوش مصنوعی و LLMها، دسترسی به ابزارهای معاملاتی پیشرفته را دموکراتیزه میکنند و به معاملهگران انفرادی و مؤسسات کوچکتر سود میرسانند و در عین حال نوآوری را در سراسر اکوسیستم مالی هدایت میکنند. این کتاب به اصول بنیادی و پیشرفتهای اخیر LLMها و ادغام آنها در سیستمهای مالی و محیطهای مدیریتی میپردازد. این کتاب بررسی میکند که چگونه این مدلها تصمیمگیری را افزایش میدهند، دقت پیشبینی را بهبود میبخشند و عملیات را ساده میکنند. هر فصل بر یک کاربرد خاص LLMها در امور مالی تمرکز دارد و بینشها، روشها و مطالعات موردی را ارائه میدهد که پتانسیل تحولآفرین آنها را نشان میدهد. LLMها با افزایش تصمیمگیری، دقت پیشبینی و کارایی عملیاتی، در حال متحول کردن صنعت مالی هستند. قابلیتهای آنها شامل پردازش حجم عظیمی از دادهها، درک مفاهیم پیچیده مالی و ارائه بینشهای عملی است. با این حال، ادغام آنها چالشهایی مانند نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی دادهها، نیاز به منابع محاسباتی قابل توجه و تضمین قابلیت تفسیر مدل را نیز به همراه دارد. یکی از کاربردهای قابل توجه LLMها، تجزیه و تحلیل سریهای زمانی مبتنی بر LLM و تشخیص رژیم است که توسط نسل بازیابی-تقویتشده (RAG) بهبود یافته و با قادر ساختن ماشینها به درک بهتر زمینهها، شرایط و پیامدهای رویدادهای سیاسی و اقتصادی، به استراتژیهای معاملاتی تطبیقی کمک میکند. LLMهای متنباز و تنظیمشده همچنین میتوانند با ادغام دادههای عددی و متنی از طریق تکنیکهایی مانند انطباق با رتبه پایین (LoRA) و RAG، استراتژیهای معاملاتی کمی را بهبود بخشند. کاربرد مهم دیگر در ارزیابی قیمت مسکن است، جایی که مدلهایی مانند ChatGPT قابلیتهای استدلال و دقت چشمگیری را در ارزیابی املاک و مستغلات نشان میدهند. این پیشرفتها، استراتژیهای معاملاتی پیچیده و تطبیقی را امکانپذیر میکنند و مدیریت پرتفوی را بهینه میکنند. LLMها همچنین نقش حیاتی در تجزیه و تحلیل افشای داوطلبانه پایداری، ارزیابی تأثیر تضمین شخص ثالث بر شفافیت شرکتها و بررسی رابطه بین مردانگی کلامی در ارتباطات شرکتی و جبران خسارت مدیرعامل دارند. شواهد تجربی از هند، عوامل مؤثر بر پذیرش هوش مصنوعی در امور مالی را برجسته میکند، در حالی که تلاقی یادگیری فدرال و فناوری بلاکچین، راهحلهای نوآورانهای را برای آموزش مدل هوش مصنوعی مشارکتی ارائه میدهد. در نهایت، عوامل هوش مصنوعی و الگوریتمهای یادگیری عمیق، معاملات خودکار را متحول میکنند و توسعه استراتژیهای کارآمد بازار را هدایت میکنند. این کتاب برای محققان، متخصصان مالی و علاقهمندانی که مشتاق درک تأثیر متحولکننده LLMها بر صنعت مالی و تصمیمگیریهای مدیریتی هستند، مناسب است. خوانندگان از طریق توضیحات مفصل، مثالهای عملی و بینشهای آیندهنگر، دانش و ابزارهایی را برای مهار قدرت LLMها در فعالیتهای مالی خود به دست خواهند آورد.
The integration of artificial intelligence (AI) agents and large language models (LLMs) is transforming the finance and trading sectors. These technologies enhance data analysis and decision-making by processing vast datasets with unparalleled speed and accuracy. AI agents identify patterns and predict market trends, while LLMs interpret unstructured data, providing deeper insights for trading strategies. This convergence improves trading efficiency and profitability, reshapes risk management and compliance, and personalizes financial services. As AI and LLMs evolve, they democratize access to advanced trading tools, benefiting individual traders and smaller institutions while driving innovation across the financial ecosystem. This book delves into the foundational principles and recent advancements of LLMs and their integration into financial systems and managerial environments. It explores how these models enhance decision-making, improve predictive accuracy, and streamline operations. Each chapter focuses on a specific application of LLMs in finance, offering insights, methodologies, and case studies that illustrate their transformative potential. LLMs are revolutionizing the financial industry by enhancing decision-making, predictive accuracy, and operational efficiency. Their capabilities include processing vast amounts of data, understanding complex financial concepts, and providing actionable insights. However, their integration also presents challenges, such as data privacy concerns, the need for significant computational resources, and ensuring model interpretability. One notable application of LLMs is LLM-based time series analysis and regime detection, enhanced by Retrieval-Augmented Generation (RAG), contributing to adaptive trading strategies by enabling machines to better understand market contexts, conditions, and the implications of political and economic events. Finetuned, open-source LLMs can also enhance quantitative trading strategies by integrating numerical and textual data through techniques such as Low-Rank Adaptation (LoRA) and RAG. Another important application is in housing price appraisal, where models like ChatGPT demonstrate impressive reasoning capabilities and accuracy in real estate valuation. These advancements enable sophisticated and adaptive trading strategies, optimizing portfolio management. LLMs also play a vital role in analyzing voluntary sustainability disclosures, assessing the impact of third-party assurance on corporate transparency, and examining the relationship between verbal masculinity in corporate communications and CEO compensation. Empirical evidence from India highlights factors influencing AI adoption in finance, while the intersection of federated learning and blockchain technology offers innovative solutions for collaborative AI model training. Finally, AI agents and deep learning algorithms are revolutionizing automated trading, driving the development of efficient market strategies. This book is tailored for researchers, financial professionals, and enthusiasts eager to understand the transformative impact of LLMs on the financial industry and managerial decision-making. Through detailed explanations, practical examples, and forward-looking insights, readers will gain the knowledge and tools to harness the power of LLMs in their financial pursuits.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Finance and Large Language Models
نظرات کاربران