VISTA：无需训练的零样本多模态股票预测框架，比单模态模型效果提升89.83%

主要观点总结

本文主要介绍“VISTA：一种新颖的无训练框架，用于金融时间序列分析中的多模态股票预测”。该模型结合了时间序列数据的视觉表示和数值文本输入，通过利用视觉语言模型（VLMs）进行多模态推理，以提高股票预测的准确性。本文详细介绍了方法、实验和数据集，包括与仅使用文本输入的大型语言模型（LLMs）的比较、链式思维（CoT）提示对预测性能的影响，以及与ARIMA模型的比较。结果表明，多模态输入和CoT提示有助于提高预测准确性。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

时间序列预测在金融分析中至关重要，尤其是股票价格预测，但面临市场高波动性和非线性动态的复杂挑战。

关键观点2: 方法介绍

本文提出VISTA模型，一种利用视觉语言模型（VLMs）进行多模态股票预测的无训练框架。通过将时间序列的线图和数值文本输入多模态基础模型，结合链式思维提示生成更准确的股票价格预测。

关键观点3: 实验结果

实验结果表明，VISTA模型在股票价格预测中显著优于仅使用文本的大型语言模型（LLMs），使用链式思维（CoT）提示进一步提高了预测性能。与ARIMA模型相比，VISTA模型在短期预测中表现出更好的性能。

关键观点4: 主要贡献

本文的主要贡献在于展示了多模态推理在股票时间序列分析中的有效性，通过结合视觉和文本模态及结构化推理，提升了金融预测的准确性和洞察力。

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