FinSTaR

深度分析

FinSTaR：金融時間序列推理模型與 FinTSR‑Bench 基準的創新實驗

金融時間序列推理模型FinSTaR以全新2×2能力分類結合Compute‑in‑CoT與Scenario‑Aware CoT，針對單股與多股的評估與預測任務進行專屬訓練，在FinTSR‑Bench基準上取得78.9%平均正確率，顯著超越現有LLM與TSR模型，顯示金融AI在精準度與解釋性上有突破。