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大模型在商业银行落地应用,高效赋能的同时,也带来了严峻的安全挑战。他指出,要理清大模型与传统信息系统、传统人工智能技术之间的差异,结合银行商业应用场景来分析大模型安全的特点和变化。
我们对指数长/短期多空的判断模型为周期为N(长期N=360,短期N=60)天的MASS均线排列打分模型。在此模型中,通过对N条均线(k = 1~N)根据相邻两根均线(短均线k和长均线k+1)的高低进行打分,若短均线在长均线之上,计1分,否则计0分。最后将所有组合得分值按照0~100标准化之后求平均,得到某一时点指数的长趋势得分。进一步,再计算指数长/短趋势得分的100/20日均线。若某一时点长趋势得分线上穿100/20日均线,我们得到长/短期看多信号,否则为长/短期看空信号。