FinRobot: интеллектуальный организм для повышения эффективности анализа финансовых данных и инвестиционных исследований

Общее введение

FinRobot - это интеллектуальная платформа ИИ с открытым исходным кодом, разработанная фондом AI4Finance и предназначенная для финансовой аналитики. Она не только охватывает традиционные языковые модели, но и включает в себя различные технологии ИИ, стремясь предоставить комплексное решение для финансовой индустрии.FinRobot изначально был разработан для упрощения и оптимизации процесса финансового анализа, а также для повышения точности и эффективности анализа с помощью передовых технологий ИИ. Его основные функции включают интерпретацию рыночных тенденций, экономическое прогнозирование, разработку инвестиционных стратегий и т. д. Он подходит для всех типов финансовых учреждений и индивидуальных инвесторов.

Список функций

• Анализ рыночных тенденций: Мониторинг и анализ динамики рынка в режиме реального времени и предоставление прогнозов тенденций и инвестиционных рекомендаций.
• Экономические прогнозы: Использование больших данных и алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования макроэкономических показателей.
• Предложения по инвестиционным стратегиям: Генерируйте индивидуальные инвестиционные стратегии на основе исторических данных и анализа рынка.
• Мультимодальная обработка данных: Интеграция рыночных данных, новостей и экономических показателей для многомерного анализа.
• библиотека с открытым исходным кодом (OSSL): Предоставляет богатую библиотеку с открытым исходным кодом для поддержки вторичной разработки и расширения функциональности.

Архитектурный дизайн FinRobot

1. экосистема FinRobot

FinRobot использует четырехуровневую архитектуру, каждый уровень которой оптимизирован для решения задач финансового ИИ.

• Уровень агентов финансового ИИ: Включает агентов прогнозирования рынка, агентов анализа документов, агентов торговых стратегий и т.д., с поддержкой подсказок по финансовой цепочке мышления (CoT).
• Финансовый алгоритмический слой LLM: Поддержка специфической для финансовой области настройки LLM для повышения компетентности в области финансового анализа.
• Слой LLMOps и DataOps: Обеспечивает интеграцию данных из нескольких источников и поддерживает динамическую адаптацию нескольких моделей LLM.
• Базовый модельный слой LLM с несколькими источниками: Поддержка Plug-and-Play Модель LLM требует гибкой адаптации к различным задачам.

2. Рабочий процесс агента искусственного интеллекта

Рабочий процесс агента FinRobot состоит из трех основных компонентов:

• Восприятие: Доступ к рыночным данным, новостям и экономическим показателям для мультимодального парсинга.
• Мышление (мозг): Генерируйте торговые решения, используя LLM в сочетании с подходом, основанным на мышлении финансовой цепочки.
• Действие: Заключайте сделки, корректируйте портфели, создавайте отчеты или отправляйте оповещения.

3. Интеллектуальная диспетчерская система

FinRobot использует Интеллектуальный планировщик система планирования, обеспечивающая назначение задач наиболее подходящему агенту ИИ.

• Директор-агент: Назначение агентов на основе характеристик задачи.
• Регистрация агента: Управление регистрациями агентов и отслеживание их статуса.
• Адаптер агента: Настройте функциональность агента, чтобы повысить его пригодность к выполнению задач.
• Диспетчер задач: Хранит и управляет выполнением задач для агентов искусственного интеллекта.

Использование помощи

Этапы установки

(1) Создание среды Python

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

(2) Клонирование кодовой базы

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

(3) Установка зависимостей

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

(4) Настройка ключа API

# 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. Примеры приложений

(1) Агент рыночного прогнозирования: прогнозирование движения цен на акции

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。")

в конце концов

(2) Агент финансового анализа: автоматическое создание финансовых отчетов

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}")

в конце концов

Анализ финансового положения (Financial CoT):

1. Предварительный сбор данных: отчеты 10-K, рыночные данные, финансовые коэффициенты
2. Анализируйте финансовую отчетность: баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств
3. Обзор компании и ее деятельность: описание компании, основные направления деятельности, сегментный анализ
4. Оценка риска: оценка риска
5. Визуализация финансовых показателей: графики соотношения цены и прибыли (PE) и прибыли на акцию (EPS).
6. Обобщение выводов в параграфах: объединение всех частей в целостное резюме
7. Создание отчетов в формате PDF: используйте инструменты для автоматического создания PDF-файлов.
8. Контроль качества: проверка количества слов