FinGPT: Plataforma de código abierto de modelización de grandes lenguajes financieros para análisis y predicción financiera

Introducción general

FinGPT es una plataforma de modelado de big language financiero de código abierto desarrollada por la AI4Finance Foundation, diseñada para que el sector financiero resuelva tareas financieras complejas e impulse la innovación en fintech.FinGPT aprovecha las técnicas de adaptación ligera y los métodos de aprendizaje de refuerzo para proporcionar potentes herramientas de procesamiento, análisis y predicción de datos financieros. En comparación con los grandes modelos financieros tradicionales, como BloombergGPT, FinGPT tiene un menor coste de formación y una mayor flexibilidad, especialmente para equipos pequeños y desarrolladores individuales. La plataforma admite una amplia gama de tareas financieras, como el análisis de sentimientos, la extracción de relaciones financieras, la clasificación de noticias, el reconocimiento de entidades con nombre y la predicción cuantitativa, lo que ofrece a los usuarios un amplio abanico de escenarios de aplicación.

Lista de funciones

• Análisis de datos financieros: Proporciona una variedad de herramientas de análisis de datos para apoyar el análisis de datos históricos y en tiempo real.
• previsión de mercado: Predicción de tendencias de mercado mediante modelos de big language para ayudar a los usuarios a desarrollar estrategias de inversión.
• Apoyo a las decisiones de inversión: Proporcionar asesoramiento de inversión inteligente para ayudar a los usuarios a optimizar sus carteras.
• plataforma de código abiertoTodas las herramientas y modelos son de código abierto y los usuarios pueden acceder libremente al código y modificarlo.
• Apoyo comunitarioGracias a una activa comunidad de desarrolladores, los usuarios tienen acceso a una asistencia técnica oportuna y a la posibilidad de establecer contactos.
• soporte multitarea: admite diversas tareas, como el análisis de sentimientos, la extracción de relaciones financieras, la clasificación de noticias, el reconocimiento de entidades con nombre y la previsión cuantitativa.
• Tratamiento multimodal de datosCapacidad para procesar datos financieros multimodales de acciones, futuros, criptomonedas y otros mercados.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Preparación medioambientalAsegúrese de que Python 3.6 o superior está instalado y de que dispone de una GPU básica (se recomienda RTX 3090 o superior).
2. Instalación de FinGPTEjecute el siguiente comando en un terminal para instalar FinGPT:

   pip install fingpt

3. almacén de clonesEjecute el siguiente comando en un terminal para clonar el repositorio FinGPT:

   git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT.git

4. Instalación de dependencias: Vaya al directorio del proyecto e instale las dependencias:

   cd FinGPT
pip install -r requirements.txt

5. Entorno de configuraciónConfigure las variables de entorno y los parámetros relacionados según los requisitos del proyecto.

Preparación de datos

FinGPT es compatible con varios conjuntos de datos de código abierto, a los que se puede acceder desde los siguientes enlaces:

• fingpt-sentimiento-tren
• fingpt-headline

Almacenar el conjunto de datos en el data que se cargará para su uso.

Proceso de utilización

1. Preparación de datosImporte los datos financieros que se van a analizar en el directorio del proyecto en la carpeta data Carpeta.
2. formación de modelosEjecute el siguiente comando para el entrenamiento del modelo:

   python train.py --config config.yaml

Los usuarios pueden modificar según sus necesidades config.yaml en el archivo para ajustar los detalles del entrenamiento del modelo.

3. modelo de predicciónUna vez finalizado el entrenamiento, ejecute el siguiente comando para realizar una predicción de mercado:

   python predict.py --model model.pth --data data/test.csv

Los resultados de la predicción se guardarán en el archivo results carpeta, el usuario puede realizar otros análisis basándose en los resultados.

Funciones básicas y demostración de código

Ejemplo 1: Análisis del sentimiento financiero

El siguiente código muestra cómo cargar el modelo de análisis de sentimiento de FinGPT y realizar predicciones de sentimiento para las noticias:

from fingpt import FinGPT
# 初始化模型
model = FinGPT.load_pretrained("fingpt-sentiment_llama2-13b_lora")
# 输入金融新闻
text = "Apple's revenue exceeds expectations in Q3 earnings."
# 执行情感分析
result = model.analyze_sentiment(text)
print(result)  # 输出：Positive

Ejemplo 2: Previsión de existencias

FinGPT ofrece el módulo FinGPT-Forecaster, que permite prever el movimiento de las cotizaciones bursátiles:

from fingpt.forecaster import FinGPTForecaster
# 初始化预测器
forecaster = FinGPTForecaster()
# 设置预测参数
params = {
"ticker": "AAPL",
"start_date": "2023-01-01",
"news_window": 4,  # 检索过去 4 周的新闻数据
"add_financials": True  # 添加最新财务指标
}
# 进行预测
prediction = forecaster.predict(params)
print(prediction)

Una vez ejecutado, el sistema devolverá un análisis detallado de las acciones de la empresa y una previsión de la evolución futura de los precios.

Funciones destacadas

• Tratamiento de datos en tiempo real: Admite el tratamiento y análisis de datos financieros en tiempo real para ayudar a los usuarios a responder rápidamente a los cambios del mercado.
• Soporte multilingüeLa plataforma es compatible con una amplia gama de lenguajes y herramientas de programación, lo que permite a los usuarios elegir el entorno de desarrollo adecuado a sus necesidades.
• Contribuciones comunitariasLa plataforma GitHub permite a los usuarios enviar código y sugerencias para mejorar proyectos con desarrolladores de todo el mundo.