公司特定的新闻（公告、报告、分析师意见和研究结果）对市场情绪和随后的股价的影响是不可低估的。渐进式新闻摘要（PNStPN_{S,t}PNSt​）负责新闻获取、浓缩和制作股票最具影响力新闻的渐进式摘要。本研究使用EODHD2股票市场与财经新闻API作为新闻来源，获取与特定股票对应的每日新闻。对公司的每日新闻进行预处理，以排除与公司无关的文本（例如标题党文章），从而确保它以适当的格式进入提示框。提取股

前期相关研究表明强化学习在推理任务中展现了显著的有效性。然而，这些研究高度依赖于监督数据，而收集这些数据耗时且成本高昂。在本节中，探讨了 LLMs 在无需任何监督数据的情况下通过纯强化学习过程实现推理能力自我进化的潜力。

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对于下一代语言模型至关重要，然而标准注意力机制的高计算成本带来了重大的计算挑战。稀疏注意力为提高效率同时保持模型能力提供了有前景的方向。我们提出了 NSA，一种。

本文通过评估最新时间序列基础模型。

是一个综合性的大型语言模型（LLM）系列，旨在满足多样化的应用需求。与之前的版本相比，Qwen2.5 在预训练和后训练阶段均得到了显著改进。在。

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目录A. 非派息股票的欧式看涨期权的delta是多少？如何推导？答案：Δ=N(d1)\Delta=N(d_1)Δ=N(d1​)c=SN(d1)−Ke−rτN(d2),d1=ln(S/K)+(r+σ2/2)τστ,d2=d1−στc=S N(d_1) - Ke^{-r\tau} N(d_2),d_1=\frac{ln(S/K)+(r+\sigma^2/2)\tau}{\sigma\sqrt{\tau

对于理解新闻对股票价格的影响至关重要。近年来，由于大语言模型（LLMs）具备先进的文本分析能力，这些模型被广泛应用于这一领域。然而，这些模型通常仅考虑新闻。

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