FinGPT: 金融分析と予測のためのオープンソース金融ビッグ言語モデリング・プラットフォーム

はじめに

FinGPTは、AI4Finance Foundationによって開発されたオープンソースの金融ビッグ言語モデリング・プラットフォームであり、複雑な金融タスクを解決し、フィンテックにおけるイノベーションを推進するために金融セクター向けに設計されています。FinGPTは、軽量適応技術と強化学習手法を活用し、金融データ処理、分析、予測のための強力なツールを提供します。BloombergGPTのような従来の金融ビッグモデルと比較して、FinGPTはトレーニングコストが低く、柔軟性が高いため、特に小規模なチームや個人開発者向けです。このプラットフォームは、センチメント分析、金融関係抽出、ニュース分類、名前付きエンティティ認識、定量予測を含む幅広い金融タスクをサポートし、ユーザーに幅広いアプリケーションシナリオを提供します。

機能一覧

• 財務データ分析過去およびリアルタイムのデータ分析をサポートするさまざまなデータ分析ツールを提供。
• 市場予測ビッグ・ランゲージ・モデルによる市場トレンド予測で、ユーザーの投資戦略立案を支援。
• 投資決定支援ユーザーがポートフォリオを最適化できるよう、インテリジェントな投資アドバイスを提供。
• オープンソースプラットフォームすべてのツールとモデルはオープンソースであり、ユーザーは自由にアクセスし、コードを変更することができます。
• 地域支援活発な開発者コミュニティにより、ユーザーはタイムリーな技術サポートやネットワーキングの機会を得ることができます。
• マルチタスク・サポートセンチメント分析、金融関係抽出、ニュース分類、名前付きエンティティ認識、定量予測など様々なタスクをサポートします。
• マルチモーダルデータ処理株式、先物、暗号通貨、その他の市場からのマルチモーダルな金融データを処理する能力。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. 環境準備Python 3.6以上がインストールされ、基本的なGPUデバイス（RTX 3090以上を推奨）があることを確認してください。
2. FinGPTのインストールターミナルで以下のコマンドを実行し、FinGPTをインストールしてください：

   pip install fingpt

3. クローン倉庫ターミナルで以下のコマンドを実行し、FinGPTリポジトリをクローンする：

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

4. 依存関係のインストールプロジェクト・ディレクトリに移動し、依存関係をインストールする：

   cd FinGPT
pip install -r requirements.txt

5. 設定環境プロジェクトの要件に応じて、環境変数や関連パラメータを設定する。

データ準備

FinGPTはいくつかのオープンソースデータセットをサポートしており、以下のリンクからアクセスできます：

• フィングト・センチメント・トレイン
• フィングト・ヘッドライン

データセットを データ ディレクトリにロードして使用する。

使用プロセス

1. データ準備のプロジェクト・ディレクトリに分析対象の財務データをインポートします。 データ フォルダー
2. モデルトレーニングモデル・トレーニングのために以下のコマンドを実行する：

   python train.py --config config.yaml

ユーザーは必要に応じて修正できる config.yaml のパラメーターを変更することで、モデルトレーニングの詳細を調整することができる。

3. モデル予測トレーニング終了後、以下のコマンドを実行して市場予測を行う：

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

予測結果は 結果 フォルダに保存され、ユーザーはその結果に基づいてさらに分析を行うことができる。

コア機能とコードのデモ

例1：金融センチメント分析

次のコードは、FinGPTのセンチメント分析モデルをロードし、ニュースのセンチメント予測を行う方法を示しています：

from fingpt import FinGPT
# モデルを初期化する
model = FinGPT.load_pretrained("fingpt-sentiment_llama2-13b_lora")
# 金融ニュースをインポート
text = "第3四半期決算でアップルの収益が予想を上回る"
# センチメント分析を実行
result = model.analyse_sentiment(text)
print(result) # 出力：ポジティブ

例2：株価予測

FinGPTは、株価の動きを予測するFinGPT-Forecasterモジュールを提供しています：

from fingpt.forecaster import FinGPTForecaster
# フォーキャスターを初期化する
forecaster = FinGPTForecaster()
# 予測パラメータを設定する
params = {
"ticker": "AAPL"、
"start_date": "2023-01-01"、
"news_window": 4, # 過去4週間のニュースデータを取得する。
"add_financials": True # 最新の財務指標を追加します。
}
# 予測を行う
prediction = forecaster.predict(params)
print(prediction)

一度実行すると、システムはその会社の株式の詳細な分析と将来の価格動向の予測を返す。

注目の機能

• リアルタイムデータ処理リアルタイムの財務データの処理と分析をサポートし、ユーザーが市場の変化に迅速に対応できるようにします。
• 多言語サポートプラットフォームは幅広いプログラミング言語とツールをサポートしており、ユーザーはニーズに応じて適切な開発環境を選択することができます。
• 地域貢献GitHubプラットフォームでは、世界中の開発者と一緒にプロジェクトを改善するためのコードや提案を提出することができる。