FinGPT: платформа с открытым исходным кодом для финансового моделирования на большом языке для финансовой аналитики и прогнозирования

Общее введение

FinGPT - это платформа для моделирования больших финансовых данных с открытым исходным кодом, разработанная фондом AI4Finance Foundation и предназначенная для финансового сектора с целью решения сложных финансовых задач и стимулирования инноваций в области финтеха. FinGPT использует легкие методы адаптации и методы обучения с подкреплением, чтобы предоставить мощные инструменты для обработки, анализа и прогнозирования финансовых данных. По сравнению с традиционными большими финансовыми моделями, такими как BloombergGPT, FinGPT отличается меньшими затратами на обучение и большей гибкостью, особенно для небольших команд и индивидуальных разработчиков. Платформа поддерживает широкий спектр финансовых задач, включая анализ настроений, извлечение финансовых связей, классификацию новостей, распознавание именованных сущностей и количественное прогнозирование, предоставляя пользователям широкий спектр сценариев применения.

Список функций

• Анализ финансовых данных: Предоставляет разнообразные инструменты анализа данных для поддержки анализа исторических данных и данных в реальном времени.
• прогноз рынка: Прогнозирование рыночных тенденций с помощью больших языковых моделей для помощи пользователям в разработке инвестиционных стратегий.
• Поддержка принятия инвестиционных решений: Предоставление интеллектуальных инвестиционных рекомендаций, помогающих пользователям оптимизировать свои портфели.
• платформа с открытым исходным кодомВсе инструменты и модели имеют открытый исходный код, и пользователи могут свободно обращаться к ним и изменять их.
• Поддержка общества: Благодаря активному сообществу разработчиков пользователи имеют доступ к своевременной технической поддержке и возможностям налаживания контактов.
• поддержка многозадачности: поддерживает различные задачи, такие как анализ настроений, извлечение финансовых отношений, классификация новостей, распознавание именованных сущностей и количественное прогнозирование.
• Мультимодальная обработка данныхСпособность обрабатывать мультимодальные финансовые данные с акций, фьючерсов, криптовалют и других рынков.

Использование помощи

Процесс установки

1. Подготовка к защите окружающей среды: Убедитесь, что установлен Python 3.6 и выше и что у вас есть базовый GPU (рекомендуется RTX 3090 или выше).
2. Установка FinGPT: Выполните следующую команду в терминале, чтобы установить FinGPT:

   pip install fingpt

3. склад клонов: Выполните следующую команду в терминале, чтобы клонировать репозиторий FinGPT:

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

4. Установка зависимостей: Перейдите в каталог проекта и установите зависимости:

   cd FinGPT
pip install -r requirements.txt

5. Конфигурационная среда: Настройка переменных окружения и связанных с ними параметров в соответствии с требованиями проекта.

Подготовка данных

FinGPT поддерживает несколько наборов данных с открытым исходным кодом, доступ к которым можно получить по ссылкам ниже:

• fingpt-sentiment-train
• fingpt-headline

Сохраните набор данных в data каталог, который будет загружен для использования.

Процесс использования

1. Подготовка данных: Импортируйте финансовые данные для анализа в каталог проекта в data Папка.
2. обучение модели: Выполните следующую команду для обучения модели:

   python train.py --config config.yaml

Пользователи могут вносить изменения по мере необходимости config.yaml параметры в файле для настройки деталей обучения модели.

3. прогнозирование модели: После завершения обучения выполните следующую команду, чтобы сделать прогноз рынка:

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

Результаты прогнозирования будут сохранены в results папку, пользователь может провести дальнейший анализ на основе полученных результатов.

Основные функции и демонстрация кода

Пример 1: анализ финансовых настроений

Следующий код показывает, как загрузить модель анализа настроений FinGPT и сделать прогнозы настроений для новостей:

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

Пример 2: Прогноз по запасам

FinGPT предлагает модуль FinGPT-Forecaster, который поддерживает прогнозирование движения цен на акции:

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)

После запуска система выдаст подробный анализ акций компании и прогноз будущих ценовых тенденций.

Основные функции

• Обработка данных в режиме реального времени: Поддерживает обработку и анализ финансовых данных в режиме реального времени, помогая пользователям быстро реагировать на изменения рынка.
• Поддержка нескольких языков: Платформа поддерживает широкий спектр языков программирования и инструментов, что позволяет пользователям выбирать подходящую среду разработки в соответствии со своими потребностями.
• Вклад в развитие сообществаПлатформа GitHub позволяет пользователям отправлять код и предложения по улучшению проектов разработчикам со всего мира.