NoLBERT用1976-1995年文本预训练预测美股收益
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NoLBERT用1976-1995年文本预训练预测美股收益
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AI 综述
Kevin Foley等作者提交论文，用仅在1976-1995年文本上预训练的编码器NoLBERT构建新闻主题，再经对比学习微调为句编码器，用于预测美股1000大股票的横截面收益。作者称，这样预训练可避免回测中的后视偏差。 研究在2012-2024年的126万篇文章上，将NoLBERT与LDA、MiniLM、FinBERT对比。微调过程不使用标签或收益数据。
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最新进展10月19日 12:00
NoLBERT 新闻主题与股票收益横截面：用 1976-1995 年文本预训练避免回测后视偏差报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.CLNoLBERT 新闻主题与股票收益横截面：用 1976-1995 年文本预训练避免回测后视偏差
研究者用仅在 1976-1995 年文本上预训练的编码器 NoLBERT 构建新闻主题，经对比学习微调成句编码器，并与 LDA、MiniLM、FinBERT 在 2012-2024 年 126 万篇文章上对比预测美股 1000 大股票收益。
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