Neues Pre-Training-Modell nutzt chaotische Zeitreihen für bessere Finanzprognosen
Ein neues Forschungsprojekt aus dem arXiv-Repository präsentiert einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Finanzzeitreihen. Durch die künstliche Erzeugung chaotischer Zeitreihen und deren Resampling werden große Datensätze generiert, die als Trainingsmaterial für ein Modell dienen, das auf 10 Milliarden Beispielen vortrainiert wird.
