m0_59082437的博客

随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括。

对于理解新闻对股票价格的影响至关重要。近年来，由于大语言模型（LLMs）具备先进的文本分析能力，这些模型被广泛应用于这一领域。然而，这些模型通常仅考虑新闻。

FinGPT 是一种创新的开源框架，专门设计用于在金融领域应用大型语言模型（LLMs）。FinGPT 包含四个基本组件：数据源、数据工程、LLM 和应用。这些组件在维护 FinGPT 的功能和适应性以应对动态金融数据和市场条件方面发挥着至关重要的作用。**数据源层：**FinGPT 管道的起点是数据源层，该层负责协调从广泛在线来源获取大量金融数据。该层通过整合新闻网站、社交媒体平台、财务报表、市场趋势等数据，确保全面覆盖市场。其目标是捕捉市场的每一个细微变化，从而解决金融数据固有的时间敏感性问题。

摘要：当前的大语言模型（LLMs）在股票分析方面面临两个关键限制：缺乏深度分析能力，这阻碍了它们生成专业级洞察的能力，以及缺乏客观评估指标来评估股票分析报告的质量。为应对这些挑战，本文引入了FinSphere 这一对话型股票分析智能体，并提出了三项主要贡献：Stocksis，由行业专家策划的数据集，旨在提升 LLMs 的股票分析能力；AnalyScore，一种系统性的评估框架，用于评估股票分析报告的质量；FinSphere，一种能够根据用户查询生成高质量股票分析报告的人工智能智能体。实验结果表明，即使在增强

MarketSenseAI 是一种全新的整体股票分析框架，利用大型语言模型（LLMs）处理。

金融指标（如夏普比率）在评估投资表现方面至关重要，它们通过。

本文通过评估最新时间序列基础模型。

本文提出了一个衡量。

在金融领域，LLM 研究主要集中在处理特定任务的单智能体系统或独立收集数据的多智能体框架上，

大型语言模型的最新进展在不同领域的问答（QA）任务中表现出显著的功效,在整合广泛的网络知识方面的实力激发了人们对开发基于LLM的自主智能体的兴趣。虽然LLM在解码人类指令和通过整体处理历史输入得出解决方案方面是有效的，但过渡到目的驱动的智能体需要一个补充的。

公司特定的新闻（公告、报告、分析师意见和研究结果）对市场情绪和随后的股价的影响是不可低估的。渐进式新闻摘要（PNStPN_{S,t}PNSt​）负责新闻获取、浓缩和制作股票最具影响力新闻的渐进式摘要。本研究使用EODHD2股票市场与财经新闻API作为新闻来源，获取与特定股票对应的每日新闻。对公司的每日新闻进行预处理，以排除与公司无关的文本（例如标题党文章），从而确保它以适当的格式进入提示框。提取股票的每日新闻，并生成简明的每日新闻摘要（NSiN_{S,i}NSi​。