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最后，基于此判断，GIM持续加强底层模型能力建设，已自主研发并推出面向金融时序数据的大模型。该模型基于市场高频数据进行训练，针对复杂市场动态建模，不仅能够预测不同时间区间的未来收益、提取复杂市场特征并优化因子组合，还能在交易执行与流动性捕捉等环节提供支持。随着模型规模效应与迁移学习能力的提升，该技术正从专用模型向更具通用性的投资平台演进，并有望通过整合多源数据，进一步发展成为覆盖研究、决策与执行全流程的自动化投资智能体。
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