ChatGPT 在中国金融市场的应用也逐渐展现。 ... 领域的大型数据库相结合，对大型模型进行 1% 的微调（fine-tune），通过垂直领域训练让 GPT 能充分理解金融专业知识，从而在回答问题时为用户提供准确可靠的答案。 ... 在金融行业应用中的挑战和展望 ...

然而，在金融领域应用 nlp 具有挑战性，因为金融文件通常包含密集的数字信息和需要先进的数字处理和推理能力的领域特定术语。 这意味着金融 NLP 模型在能够捕捉会计和财务指标、经济指标以及市场趋势的细微含义之前，需要广泛的领域知识。

因此，从 ChatGPT 入手深入分析人工智能在金融领域应用的状况、机遇与挑战，有助于更精准地实现科技助力金融高质量发展。 ... 的应用环境与市场 ...

低信噪比（SNR）：金融数据通常表现出低信噪比[Liu et al., 2022]，这意味着有用的信息通常被大量无关或噪音数据所掩盖。 ... 金融市场实时运作，对新闻和情绪非常敏感。证券价格可能会迅速应新信息而变动，处理这些信息的延迟可能会导致错过机会或增加风险。

金融市场有一个特点，就是金融市场的数据信噪比特别低。就是说，噪音远比信号要多。举个例子，你接收到100个信息，这些信息可能包括新闻、报告、价格的波动等等。这100个信息里面，只有10个是对你决策有帮助的信号…

在金融市场进行交易时，了解信噪比（snr）至关重要。 信噪比（snr）是一个概念，它可以帮助交易者识别相对于市场中存在的噪音而言，他们所接收到的信号的强度和可靠性。 ... 信噪比越高，表明交易信号越强、越可靠；信噪比越低，表明由于存在过多噪音 ...