FinRobot：金融データ分析の効率化と投資リサーチを向上させる知的ボディ

はじめに

FinRobotはAI4Finance Foundationによって開発されたオープンソースのAIインテリジェンス・プラットフォームで、金融分析用に設計されている。FinRobotはもともと、金融分析プロセスを簡素化・最適化し、高度なAI技術によって分析の精度と効率を向上させるために設計された。FinRobotの主な機能は、市場動向の解釈、経済予測、投資戦略の提供などである。

機能一覧

• 市場動向分析リアルタイムで市場ダイナミクスを監視・分析し、トレンド予測と投資推奨を提供。
• 経済予測ビッグデータとAIアルゴリズムを使ってマクロ経済指標を予測。
• 投資戦略の提供過去のデータと市場分析に基づき、パーソナライズされた投資戦略を作成します。
• マルチモーダルデータ処理市場データ、ニュース、経済指標を統合し、多角的な分析を行う。
• オープンソースライブラリ（OSSL）二次開発や機能拡張をサポートする豊富なオープンソースライブラリを提供します。

フィンロボット建築設計

1.FinRobotエコシステム

FinRobotは4層のアーキテクチャを採用しており、各層は金融AIのタスクに最適化されている。

• 金融AIエージェント層市場予測エージェント、文書分析エージェント、取引戦略エージェントなど。
• 金融LLMアルゴリズム層金融分析の専門性を高めるため、金融分野に特化したLLMチューニングをサポート。
• LLMOpsとDataOpsレイヤーマルチソースデータ統合を提供し、複数のLLMモデルの動的適応をサポートします。
• マルチソースLLMベースモデル層プラグアンドプレイをサポート LLMモデルは、さまざまなタスクに柔軟に適応することを要求しています。

2.AIエージェントのワークフロー

FinRobotエージェントのワークフローは、3つのコア・コンポーネントで構成されている：

• 知覚市場データ、ニュース、経済指標へのアクセス。
• 思考（脳）LLMとファイナンシャル・チェーン・シンキング・アプローチを組み合わせてトレーディングの意思決定を行う。
• アクション取引の実行、ポートフォリオの調整、レポートの作成、アラートの送信。

3.インテリジェント派遣システム

フィンロボットの使用 スマート・スケジューラー 最適なAIエージェントにタスクが割り当てられるようにするためのスケジューリングシステム。

• ディレクター・エージェントタスクの特性に基づいてエージェントを割り当てる。
• 代理店登録エージェント登録を管理し、ステータスを追跡します。
• エージェントアダプタータスクの適合性を高めるためにエージェントの機能を調整する。
• タスクマネージャーAIエージェントのタスク実行を保存・管理します。

ヘルプの使用

インストール手順

(1) Python環境の構築

conda create --name finrobot python=3.10
conda activate finrobot

(2) コードベースのクローン

git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRobot.git
cd FinRobot

(3) 依存関係のインストール

pip install -U finrobot  # 或者从源码安装
pip install -e .

(4) APIキーの設定

# 修改 OAI_CONFIG_LIST_sample 文件
mv OAI_CONFIG_LIST_sample OAI_CONFIG_LIST
vi OAI_CONFIG_LIST # 添加 OpenAI API Key

# 修改 config_api_keys_sample 文件
mv config_api_keys_sample config_api_keys
vi config_api_keys # 添加 Finnhub、SEC-API、FinancialModelingPrep API Key

2.アプリケーション例

(1)市場予測エージェント：株価動向の予測

import autogen
from finrobot.utils import get_current_date, register_keys_from_json
from finrobot.agents.workflow import SingleAssistant

# 读取 OpenAI API 配置
llm_config = {
"config_list": autogen.config_list_from_json("../OAI_CONFIG_LIST"),
"timeout": 120,
"temperature": 0,
}

# 注册 API 密钥
register_keys_from_json("../config_api_keys")

# 运行预测
company = "NVDA"
assistant = SingleAssistant("Market_Analyst", llm_config, human_input_mode="NEVER")
assistant.chat(f"分析 {company} 近期市场动态，并预测未来一周股价走势。")

結局

(2) 財務分析エージェント：財務レポートの自動生成

import os
import autogen
from finrobot.utils import register_keys_from_json
from finrobot.agents.workflow import SingleAssistantShadow
# 配置 LLM 参数
llm_config = {
"config_list": autogen.config_list_from_json("../OAI_CONFIG_LIST"),
"timeout": 120,
"temperature": 0.5,
}
# 注册 API 密钥
register_keys_from_json("../config_api_keys")
# 创建工作目录
work_dir = os.path.join("..", "report")
os.makedirs(work_dir, exist_ok=True)
# 初始化智能助手
assistant = SingleAssistantShadow("Expert_Investor", llm_config, human_input_mode="TERMINATE")
# 设定公司和年份
company = "Microsoft"
fyear = "2023"
# 生成报告请求
message = f"请基于 {company} {fyear} 年的财务数据撰写年度分析报告，并导出 PDF。"
# 运行助手并处理异常
try:
assistant.chat(message, use_cache=True, max_turns=50, summary_method="last_msg")
print(f"报告已成功生成并保存至 {work_dir}")
except Exception as e:
print(f"生成报告时出错: {e}")

結局

財務状況分析（財務CoT）：

1. 予備データ収集：10-Kレポート、市場データ、財務比率
2. 財務諸表の分析：貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書
3. 会社概要と業績：会社概要、事業ハイライト、セグメント分析
4. リスク評価：リスクの評価
5. 財務業績の視覚化：株価収益率（PEレシオ）と1株当たり利益（EPS）のチャート化
6. 発見を段落にまとめる：すべての部分を首尾一貫した要約に統合する
7. PDFレポートの作成：PDFファイルを自動生成するツールを使用します。
8. 品質保証：単語数のチェック