1. Almeida-de-Macedo M.M., Ransom N., Feng Y., Hurst J., Wurtele E. S.Comprehensive analysis of correlation coefficients estimated from pooling heterogeneous microarray data // BMC Bioinformatics. 2013. Vol. 14. Art. 214. DOI: 10.1186/1471-210514-214. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3765419/(дата обращения: 12 августа 2026 года).
2. Chen S., Green T., Gulen H., Zhou X. What Does ChatGPT Make of Historical Stock Returns? Extrapolation and Miscalibration in LLM Stock Return Forecasts // arXiv [q-fin.ST]. 2024. arXiv:2409.11540. URL: https://arxiv.org/abs/2409.11540 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
3. Hao J., Jiang S., Nakka A. What Does Alignment Cost? The Structural Brittleness of Chain-of-Thought Reasoning // ACL Anthology. 2026. URL: https://aclanthology.org/2026.knowfm-1.3.pdf (дата обращения: 12 августа 2026 года).
4. Jadhav A., Mirza V. Large Language Models in equity markets: applications, techniques, and insights // Frontiers in Artificial Intelligence. 2025. Vol. 8. DOI: 10.3389/frai.2025.1608365. URL: https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1608365/full (дата обращения: 12 августа 2026 года).
5. Jin M., Wang S., Ma L., Chu Z., Zhang J. Y., Shi X., Chen P.-Y., Liang Y., Li Y.-F., Pan S., Wen Q. Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models // Proceedings of the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR2024). 2024. arXiv:2310.01728. URL: https://arxiv.org/abs/2310.01728 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
6. Koa K. J.L., Ma Y., Ng R., Chua T.-S. Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective Large Language Models // arXiv [cs.LG]. 2024. arXiv:2402.03659. URL: https://arxiv.org/abs/2402.03659 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
7. Kozak M., Krzanowski W., Tartanus M. Use of the correlation coefficient in agricultural sciences: problems, pitfalls and how to deal with them // Anais da Academia Brasileira de Ciências. 2012. Vol. 84, No. 4. P. 1147-1156. URL: https://www.scielo.br/j/aabc/a/QDBsFRZcF9XMSZsTn4wX4tM/(дата обращения: 12 августа 2026 года).
8. Li M., Gonsalves R., Li W., Yoon S., Wang M. TrustTrade: Human-Inspired Selective Consensus Reduces Decision Uncertainty in LLM Trading Agents // arXiv [cs.AI]. 2026. arXiv:2603.22567. URL: https://arxiv.org/abs/2603.22567 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
9. Liang B., Chen Z., Jia Q., Zhang K., JiK., Zhai G. PriceSeer: Evaluating Large Language Models in Real-Time Stock Prediction // arXiv [q-fin.ST]. 2025. arXiv:2601.06088. URL: https://arxiv.org/abs/2601.06088 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
10. Lopez-Lira A., Tang Y. Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models // arXiv [q-fin.ST]. 2023. arXiv:2304.07619. URL: https://arxiv.org/abs/2304.07619 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
11. Meincke L., Mollick E. R., Mollick L., Shapiro D. Prompting Science Report 2: The Decreasing Value of Chain of Thought in Prompting. Wharton Generative AI Labs, 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5285532 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
12. Munjal P., Christophe C., Rajan R., Kanithi P. Do Instruction-Tuned Models Always Perform Better Than Base Models? Evidence from Math and Domain-Shifted Benchmarks // arXiv [cs.LG]. 2026. arXiv:2601.13244. URL: https://arxiv.org/abs/2601.13244 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
13. Myakala P. K., Agrawal M., Manche R. Belief Shift: Benchmarking Temporal Belief Consistency and Opinion Drift in LLM Agents // arXiv [cs.CL]. 2026. arXiv:2603.23848. URL: https://arxiv.org/abs/2603.23848 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
14. Nie Y., Nguyen N. H., Sinthong P., Kalagnanam J. A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers // Proceedings of the 11th International Conference on Learning Representations (ICLR2023). 2023. arXiv:2211.14730. URL: https://arxiv.org/abs/2211.14730 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
15. Nitarach N., Sirichotedumrong W., Pitchayarthorn P., Taveekitworachai P., Manakul P., Pipatanakul K. FinCoT: Grounding Chain-of-Thought in Expert Financial Reasoning // Proceedings of FinNLP-2025, EMNLP. 2025. arXiv:2506.16123. URL: https://arxiv.org/abs/2506.16123 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
16. Siala W., Khanfir A., Papadakis M. Impact of LLMs News Sentiment Analysis on Stock Price Movement Prediction // arXiv [q-fin.ST]. 2026. arXiv:2602.00086. URL: https://arxiv.org/abs/2602.00086 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
17. Song C.-H., Liu S., Chen L. The Label Horizon Paradox: Rethinking Supervision Targets in Financial Forecasting // arXiv [cs.LG]. 2026. arXiv:2602.03395. URL: https://arxiv.org/abs/2602.03395 (дата обращения: 12 августа 2026 года).
18. Wang M., Izumi K., Sakaji H. LLMFactor: Extracting Profitable Factors through Prompts for Explainable Stock Movement Prediction // Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024. 2024. arXiv:2406.10811. URL: https://arxiv.org/abs/2406.10811 (дата обращения: 12 августа 2026 года).