Модели ИИ для анализа временных рядов? Тестирование LLM для прогнозирования цен криптовалют скачать в хорошем качестве

Модели ИИ для анализа временных рядов? Тестирование LLM для прогнозирования цен криптовалют

В этом видео проверяется эффективность больших языковых моделей (LLM) для прогнозирования временных рядов по сравнению с традиционными методами, такими как ARIMA. Я использую данные временных рядов криптовалютного рынка, включая Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) и Ripple (XRP), а также три различные модели LLM: Meta Llama 3, Google Gemma 2 и Mistral 7B. Анализ был выполнен с использованием Python, а код репликации можно найти ниже. Если LLM способны прогнозировать временные ряды, это открывает совершенно новую область количественного финансового моделирования. В противном случае это просто шумиха. ***Важное примечание: Это видео не является финансовым или инвестиционным советом. Это обучающее руководство по использованию моделей ИИ с финансовыми временными рядами.** Поставьте лайк, оставьте комментарий и подпишитесь на канал Deep Charts, чтобы получать больше познавательных руководств по ИИ, машинному обучению и финансовым рынкам. *Ресурсы по науке о данных* Код репликации здесь: https://github.com/deepcharts/projects