FinGPT: 재무 분석 및 예측을 위한 오픈 소스 금융 빅 언어 모델링 플랫폼

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일반 소개

FinGPT는 금융 부문에서 복잡한 금융 업무를 해결하고 핀테크 혁신을 추진하기 위해 AI4Finance 재단에서 개발한 오픈 소스 금융 빅데이터 모델링 플랫폼으로, 경량 적응 기술과 강화 학습 방법을 활용하여 금융 데이터 처리, 분석 및 예측을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 블룸버그GPT와 같은 기존 금융 빅데이터 모델에 비해 FinGPT는 특히 소규모 팀과 개인 개발자를 위해 교육 비용이 저렴하고 유연성이 높습니다. 이 플랫폼은 감정 분석, 금융 관계 추출, 뉴스 분류, 명명된 개체 인식 및 정량적 예측을 포함한 광범위한 금융 작업을 지원하여 사용자에게 광범위한 응용 시나리오를 제공합니다.

기능 목록

재무 데이터 분석과거 및 실시간 데이터 분석을 지원하는 다양한 데이터 분석 도구를 제공합니다.
시장 예측빅데이터 언어 모델을 사용한 시장 동향 예측을 통해 사용자가 투자 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.
투자 결정 지원사용자가 포트폴리오를 최적화할 수 있도록 지능적인 투자 조언을 제공합니다.
오픈 소스 플랫폼모든 도구와 모델은 오픈 소스이며 사용자가 자유롭게 코드에 액세스하고 수정할 수 있습니다.
커뮤니티 지원활발한 개발자 커뮤니티를 통해 사용자는 적시에 기술 지원과 네트워킹 기회를 이용할 수 있습니다.
멀티태스킹 지원감정 분석, 금융 관계 추출, 뉴스 분류, 명명된 개체 인식, 정량적 예측 등 다양한 작업을 지원합니다.
멀티모달 데이터 처리주식, 선물, 암호화폐 및 기타 시장의 복합 금융 데이터를 처리할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

환경 준비파이썬 3.6 이상이 설치되어 있고 기본 GPU 장치(RTX 3090 이상 권장)가 있는지 확인합니다.
FinGPT 설치터미널에서 다음 명령을 실행하여 FinGPT를 설치합니다:

   pip install fingpt

클론 창고터미널에서 다음 명령을 실행하여 FinGPT 리포지토리를 복제합니다:

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

종속성 설치프로젝트 디렉토리로 이동하여 종속 요소를 설치합니다:

   cd FinGPT
pip install -r requirements.txt

구성 환경환경 변수 및 관련 매개변수를 프로젝트 요구 사항에 따라 구성합니다.

데이터 준비

FinGPT는 아래 링크에서 액세스할 수 있는 여러 오픈 소스 데이터 세트를 지원합니다:

핑퐁-감정-트레인
핑거프린트 헤드라인

데이터 집합을 data 디렉토리를 로드하여 사용할 수 있습니다.

사용 프로세스

데이터 준비분석할 재무 데이터를 프로젝트 디렉토리에 있는 data 폴더.
모델 교육: 모델 학습을 위해 다음 명령을 실행합니다:

   python train.py --config config.yaml

필요에 따라 사용자가 수정할 수 있습니다. config.yaml 매개변수를 사용하여 모델 학습의 세부 사항을 조정할 수 있습니다.

모델 예측: 트레이닝이 완료되면 다음 명령을 실행하여 시장 예측을 합니다:

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

예측 결과는 results 폴더로 이동하여 결과를 기반으로 추가 분석을 수행할 수 있습니다.

핵심 기능 및 코드 데모

예 1: 금융 감정 분석

다음 코드는 FinGPT의 감성 분석 모델을 로드하고 뉴스에 대한 감성 예측을 하는 방법을 보여줍니다:

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

예 2: 재고 예측

FinGPT는 주가 변동 예측을 지원하는 FinGPT-Forecaster 모듈을 제공합니다:

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)

시스템이 실행되면 회사 주식에 대한 자세한 분석과 향후 가격 동향 예측을 반환합니다.