DualCast 双路径金融时序预测模型
原文标题：DualCast: A Dual-Path Language Model for Bimodal Financial Time-Series Forecasting
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论文提出 DualCast 双路径框架，在冻结语言模型上扩展离散金融词表，用摘要 token 与残差形状 token 表示对数收益片段。快路径仅训练金融 token 嵌入与输出头，慢路径通过可切换 LoRA 适配器结合新闻与快路径预测进行修正，并用组相对策略优化提升。在股票与能源价格零样本评测中，慢路径在 12 个数据集-时域设定中的 8 个取得最低 MAPE。
- 问题
- 金融时序预测需同时捕捉价格动态与预测时点可得的新闻信息。
- 方法
- 在冻结语言模型上扩展离散金融词表，快路径只训嵌入与输出头，慢路径用可切换 LoRA 结合新闻修正。
- 结果
- 零样本评测中，慢路径在 12 个数据集-时域设定中的 8 个取得最低 MAPE，含全部最长时域设定。
- 影响
- 展示冻结大模型加轻量适配器做金融预测的可行路线，降低训练成本且便于接入新闻信号。
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