统一多模态智能金融系统框架：整合强化学习、高频交易、博弈论方法与跨模态情感分析

arXiv cs.AI 论文
multi-modal reinforcement-learning high-frequency-trading game-theory sentiment-analysis financial-ai unified-framework

摘要

本文提出了一种统一的多模态框架，融合强化学习、高频交易、博弈论方法及跨模态情感分析，用于构建智能金融系统，并声称相比单领域系统有显著提升。

arXiv:2606.10412v1 公告类型：新 摘要：金融科技的快速发展要求先进的人工智能系统能够同时处理多个领域的多样化挑战。本文提出了一种突破性的统一框架，无缝整合了用于机器人投顾的近端策略优化、用于高频交易的先进时间序列预测模型、用于动态投资顾问的上下文学习机制、用于竞争性银行场景的博弈论方法以及用于跨模态金融情感分析的多模态嵌入。我们的综合框架弥补了现有文献中这些技术孤立发展、未能利用协同潜力的关键空白。通过在多个金融数据集和真实场景中的广泛实验，我们表明集成方法相比专门化的单领域系统实现了更优性能。具体而言，我们的框架在投资组合优化指标上提升了23.7%，将高频交易的预测误差降低了31.2%，投资推荐准确率提升了18.9%，通过跨模态融合使情感分析准确率提高了15.6%，并在竞争性银行策略中使纳什均衡收敛速度加快了27.4%。本工作的理论基础为集成优化问题建立了收敛保证，而实证结果则验证了其在多样化金融机构中的实际适用性。这项研究不仅推动了金融人工智能的前沿发展，也为开发能够适应现代金融市场复杂互联特性的综合智能系统提供了蓝图。
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缓存时间: 2026/06/10 06:15 

# 面向智能金融系统的统一多模态框架：融合强化学习、高频交易与博弈论方法的跨模态情感分析

来源：https://arxiv.org/abs/2606.10412  
查看PDF (https://arxiv.org/pdf/2606.10412)

> **摘要：** 金融科技的快速发展要求构建能够同时在多个领域应对多样化挑战的复杂人工智能系统。本文提出了一项具有突破性的统一框架，该框架无缝整合了面向智能投顾系统的近端策略优化、面向高频交易的高级时间序列预测模型、面向动态投资顾问的上下文学习机制、面向竞争性银行场景的博弈论方法，以及面向跨模态金融情感分析的一致嵌入表示。我们的综合框架弥补了现有文献中这些技术由于各自独立发展而未能发挥协同潜力的关键空白。通过在多个金融数据集和真实场景下的广泛实验，我们证明这种集成方法相比专门化单一领域系统取得了更优的性能。具体而言，我们的框架在投资组合优化指标上提升了23.7%，将高频交易预测误差降低了31.2%，投资推荐准确率提高了18.9%，通过加速27.4%的纳什均衡收敛速度优化了竞争性银行策略，并通过跨模态融合将情感分析准确率提升了15.6%。本工作的理论基础为集成优化问题建立了收敛性保证，而实证结果则验证了其在各类金融机构中的实际适用性。这项研究不仅推动了金融人工智能的前沿发展，也为构建能够适应现代金融市场复杂互联特性的综合智能系统提供了蓝图。

## 提交历史

来自：Mingni Luo [查看邮箱 (https://arxiv.org/show-email/bcb9499b/2606.10412)]  
**[v1]** 2026年6月9日星期二 04:38:48 UTC（1,213 KB）

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