金融行業(yè)與AI社區(qū)之間存在數(shù)據(jù)和專業(yè)知識的障礙，影響AI在金融任務(wù)中的應(yīng)用。FinRobot是一個開源AI代理平臺，利用多源LLM進(jìn)行多樣化金融任務(wù)，提升透明度和可擴(kuò)展性。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.14767

Github地址：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRobot

摘要

金融行業(yè)與AI社區(qū)之間存在數(shù)據(jù)和專業(yè)知識的障礙，影響AI在金融任務(wù)中的應(yīng)用。本文旨在開發(fā)金融專用的LLM工具鏈，推動AI在金融決策中的普及。FinRobot是一個基于LLM的開源AI代理平臺，支持多種金融專用AI代理，包含四個主要層次：

• 金融AI代理層：通過邏輯序列分解復(fù)雜金融問題。
• 金融LLM算法層：為特定任務(wù)動態(tài)配置模型應(yīng)用策略。
• LLMOps和DataOps層：通過訓(xùn)練/微調(diào)技術(shù)和相關(guān)數(shù)據(jù)生成準(zhǔn)確模型。
• 多源LLM基礎(chǔ)模型層：整合多種LLM，直接訪問。

FinRobot為專業(yè)分析師和普通用戶提供先進(jìn)金融分析的AI工具。

簡介

財務(wù)分析分為基本分析（公司估值）和技術(shù)分析（市場趨勢預(yù)測），并依賴于數(shù)據(jù)。隨著數(shù)字革命，數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性增加，金融專業(yè)人士越來越依賴算法和人工智能（AI）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。AI通過自動化任務(wù)（如情感分析和市場預(yù)測）改變了財務(wù)分析的方式，傳統(tǒng)AI模型已發(fā)展為更復(fù)雜的LLM（大語言模型）。AI代理利用LLM進(jìn)行復(fù)雜功能（如規(guī)劃和記憶管理），減少人類干預(yù)。

FinRobot是一個開源AI代理平臺，利用多源LLM進(jìn)行多樣化金融任務(wù)，提升透明度和可擴(kuò)展性。

• 綜合金融AI代理框架，支持多種金融任務(wù)。
• 多源LLM集成，通過智能調(diào)度機(jī)制選擇最合適的LLM，適應(yīng)全球市場的復(fù)雜性。

FinRobot目前已開源，促進(jìn)金融AI社區(qū)的合作與創(chuàng)新。

相關(guān)工作

金融AI代理

AI驅(qū)動的金融系統(tǒng)如FinAgent和FinMem利用實(shí)時市場數(shù)據(jù)優(yōu)化交易策略。過于關(guān)注回測和個股收益，忽視了流程導(dǎo)向的重要性。有效的交易代理應(yīng)提升操作流程，自動化策略執(zhí)行和下單，減少人工干預(yù)。從績效轉(zhuǎn)向流程導(dǎo)向可促進(jìn)金融技術(shù)的可持續(xù)性和適應(yīng)性。

開源AI代理框架

開源AI代理框架的發(fā)展促進(jìn)了先進(jìn)AI技術(shù)的普及。主要平臺包括AutoGPT、AutoGen、MetaGPT、HuggingGPT、ChatDev、Dify和Voyager，支持全球開發(fā)者的協(xié)作與創(chuàng)新。隨著對復(fù)雜金融工具的需求增加，專門針對金融任務(wù)的開源框架即將出現(xiàn)。

AI4Finance基金會與開源文化

AI4Finance Foundation推動金融科技的開源文化，致力于標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)踐和開發(fā)開源資源。旨在為研究人員和行業(yè)專業(yè)人士提供協(xié)作環(huán)境，促進(jìn)行業(yè)知識與創(chuàng)新的結(jié)合。通過應(yīng)用AI技術(shù)于金融服務(wù)，加速技術(shù)進(jìn)步，確保發(fā)展透明、可及且有益于金融行業(yè)。

FinRobot：一個金融領(lǐng)域的開源平臺

FinRobot的整體框架分為四個不同的部分，每個部分都旨在解決金融人工智能處理和應(yīng)用的特定方面：

• 金融AI代理：引入金融鏈?zhǔn)剿季S（CoT）提示，提升復(fù)雜分析和決策能力，市場預(yù)測、文檔分析和交易策略代理利用CoT分解金融問題，提供精準(zhǔn)可行的見解。
• 金融LLMs算法：配置專門調(diào)優(yōu)的模型，使用FinGPT和多源LLMs（如Llama和ChatGLM），優(yōu)化區(qū)域特性，結(jié)合多模態(tài)模型和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，確保市場預(yù)測和文檔分析的高精度。
• LLMOps和DataOps：LLMOps層動態(tài)選擇和微調(diào)LLMs以提升任務(wù)效果，DataOps層管理實(shí)時數(shù)據(jù)處理，增強(qiáng)市場響應(yīng)能力，確保及時準(zhǔn)確的金融洞察。
• 多源LLM基礎(chǔ)模型：支持多種通用和專業(yè)LLMs的即插即用功能，確保模型更新和優(yōu)化，與金融技術(shù)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)保持一致。

金融AI代理

FinRobot中的金融AI代理，由特定領(lǐng)域的AI代理組成，通過高級數(shù)據(jù)感知、認(rèn)知處理和動態(tài)動作執(zhí)行來增強(qiáng)財務(wù)分析：

• 感知模塊：捕捉和解讀多模態(tài)金融數(shù)據(jù)，使用先進(jìn)技術(shù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以便分析。
• 大腦模塊：核心處理單元，利用LLM和金融推理生成結(jié)構(gòu)化指令。
• 行動模塊：執(zhí)行大腦模塊的指令，進(jìn)行交易、調(diào)整投資組合、生成報告或發(fā)送警報，積極影響金融環(huán)境。

多智能工作流

多代理工作流系統(tǒng)通過多個角色協(xié)作處理復(fù)雜金融數(shù)據(jù)，提升分析準(zhǔn)確性和深度：

• Director：項(xiàng)目戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)，負(fù)責(zé)任務(wù)優(yōu)先級、資源分配和團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)。
• Assistant：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理、初步分析和團(tuán)隊(duì)溝通，支持其他分析師的工作。
• LLM Analyst：利用大語言模型分析金融文本，提取見解、進(jìn)行情感分析和市場趨勢預(yù)測。
• Financial Analysts：在LLM Analyst指導(dǎo)下，進(jìn)行定量數(shù)據(jù)分析，評估投資機(jī)會和風(fēng)險策略。

各角色協(xié)作實(shí)現(xiàn)全面的金融分析，確保深入探索和解讀數(shù)據(jù)，支持戰(zhàn)略決策。

基于LLM進(jìn)行工具調(diào)用

• API交互：通過Text2Params方法，將自然語言查詢轉(zhuǎn)化為API請求，提取關(guān)鍵參數(shù)以生成函數(shù)調(diào)用或API請求，適用于金融數(shù)據(jù)的獲取和操作。
• 代碼編譯：Text2Code技術(shù)用于動態(tài)生成和編譯代碼，支持根據(jù)用戶查詢和市場條件開發(fā)自定義算法。
• 高級AI算法：該層包含專為金融領(lǐng)域設(shè)計的先進(jìn)AI算法，增強(qiáng)平臺在多種金融應(yīng)用中的能力。

金融LLM

金融大語言模型（FinGPT）

FinGPT是專為金融領(lǐng)域設(shè)計的語言模型，提升自然語言理解能力。能夠分析復(fù)雜的金融文檔，如年報和實(shí)時新聞，提取關(guān)鍵信息，支持決策。通過監(jiān)督微調(diào)，使用金融領(lǐng)域的“指令-響應(yīng)”數(shù)據(jù)訓(xùn)練。優(yōu)化目標(biāo)是最大化生成預(yù)期響應(yīng)的概率，使用負(fù)對數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

金融強(qiáng)化學(xué)習(xí)（FinRL）

FinRL利用集成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化交易策略，分析歷史和實(shí)時市場數(shù)據(jù)，以最大化財務(wù)回報并最小化風(fēng)險，適用于股票投資組合配置。股票投資組合配置被建模為馬爾可夫決策過程（MDP），代理在狀態(tài)s_t下選擇動作a_t，依據(jù)策略π_θ(s_t)。動作導(dǎo)致新狀態(tài)s_t+1和獎勵r(s_t, a_t, s_t+1)，目標(biāo)是優(yōu)化策略。

金融機(jī)器學(xué)習(xí)（FinML）

FinML利用多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升金融預(yù)測分析，包括回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這些算法用于預(yù)測市場趨勢、消費(fèi)者行為、信用風(fēng)險等關(guān)鍵金融指標(biāo)，支持決策。

關(guān)鍵指標(biāo)為對數(shù)收益率（log-return），計算公式為：

其中，S為股票價格，nT為監(jiān)測公司數(shù)量，f為預(yù)測期限。對數(shù)收益率是評估投資表現(xiàn)和制定金融策略的重要工具。

金融多模態(tài)LLMs

財務(wù)文檔包含文本、圖表和表格等多種數(shù)據(jù)類型，提供豐富的分析視角。開發(fā)了金融多模態(tài)LLM，能夠處理和綜合多種數(shù)據(jù)類型，提升財務(wù)文檔的理解深度。數(shù)學(xué)表示為：

其中x_t、x_g、x_h分別為文本、圖形和表格輸入。函數(shù)T、G、H將輸入轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的嵌入空間，LLM L合成這些嵌入以生成可靠的輸出，增強(qiáng)財務(wù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

LLMOps

LLMOps層具備高模塊化和可插拔性，支持快速集成和動態(tài)更換LLM。該層實(shí)現(xiàn)無縫模型集成，并包含嚴(yán)格評估和選擇適合特定金融任務(wù)的5個模型的機(jī)制。這些功能對維持運(yùn)營效率和適應(yīng)多樣化金融場景至關(guān)重要。

智能調(diào)度程序

智能調(diào)度器是確保模型多樣性的重要工具。它優(yōu)化了不同大型語言模型（LLM）的集成與選擇，以適應(yīng)各類任務(wù)。

智能調(diào)度器架構(gòu)

智能調(diào)度器優(yōu)化任務(wù)分配，包含以下組件：

• 指揮代理：負(fù)責(zé)任務(wù)分配，基于代理績效和適應(yīng)性分配任務(wù)。
• 代理注冊：管理代理注冊和可用性，促進(jìn)高效任務(wù)分配。
• 代理適配器：調(diào)整代理功能以適應(yīng)特定任務(wù)，提升性能和系統(tǒng)整合。
• 任務(wù)管理器：管理和存儲針對各種金融任務(wù)的LLM代理，定期更新以確保相關(guān)性和有效性。

智能調(diào)度程序初始化過程

• 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建：填充行業(yè)特定數(shù)據(jù)。
• 提示庫填充：為各個代理填充自定義提示。
• 任務(wù)評分填充：調(diào)用適配器評估響應(yīng)，存儲評分于任務(wù)評分?jǐn)?shù)據(jù)庫。

智能調(diào)度程序行動過程

• 任務(wù)啟動：用戶發(fā)起任務(wù)。
• 導(dǎo)演代理角色：評估任務(wù)輸入，按表現(xiàn)和相關(guān)性排名代理。
• 代理選擇與任務(wù)分配：將任務(wù)分配給排名最高的代理。
• 工作流進(jìn)展與自我評估：任務(wù)完成后，代理進(jìn)行自我評估，結(jié)果存儲于未來反思存儲。
• 工作流完成與評估：工作流結(jié)束時，代理評估結(jié)果并提供反饋以促進(jìn)持續(xù)改進(jìn)。

評分標(biāo)準(zhǔn)

• 數(shù)據(jù)收集：收集不同LLM在多項(xiàng)評估任務(wù)中的性能數(shù)據(jù)。
• 歸一化：將每個評估任務(wù)的結(jié)果歸一化到0到1之間。
• 權(quán)重分配：根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或?qū)＜乙庖姙椴煌u估維度分配權(quán)重。
• 計算綜合得分：將歸一化得分乘以權(quán)重并求和得出任務(wù)得分。
• 結(jié)果分析：分析得分以排名和評估LLM，提供性能比較和選擇建議。

該結(jié)構(gòu)提升了金融AI代理的操作效率，支持動態(tài)管理多樣化金融任務(wù)，增強(qiáng)了實(shí)時金融環(huán)境中復(fù)雜多代理場景的管理能力。

DataOps

DataOps層管理多樣化的金融數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和市場代表性。高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI模型準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)，支持金融決策。采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)可訪問性和質(zhì)量。

檢索增強(qiáng)生成

RAG技術(shù)結(jié)合了上下文檢索機(jī)制和大型語言模型（LLM），優(yōu)化語言生成任務(wù)。LLMOps和DataOps層是FinRobot的核心，確保其在金融AI服務(wù)中的技術(shù)創(chuàng)新和可靠性。

多源LLM基礎(chǔ)模型層

多源LLM基礎(chǔ)模型層為FinRobot提供先進(jìn)能力，適應(yīng)全球金融市場動態(tài)需求。

• 插拔式功能：無縫集成和更新通用及專業(yè)LLM，保持平臺適應(yīng)性。
• 模型多樣性與評估：涵蓋7億至720億參數(shù)的LLM，依據(jù)性能指標(biāo)選擇最佳模型。
• 全球市場兼容性：支持多語言模型集成，增強(qiáng)對多樣金融數(shù)據(jù)的分析能力。

金融思維鏈（CoT）提示

簡介

鏈?zhǔn)剿季S提示技術(shù)通過結(jié)構(gòu)化提示促進(jìn)AI模型逐步推理，類似人類問題解決策略。該方法顯著提升復(fù)雜推理任務(wù)（如數(shù)學(xué)和常識推理）的表現(xiàn)。鼓勵模型闡述中間推理步驟，最終得出答案。提高準(zhǔn)確性，增強(qiáng)決策過程的可解釋性和透明度。

金融CoT的概念

金融CoT提示結(jié)合了CoT技術(shù)與高級認(rèn)知處理，提升AI驅(qū)動的金融分析決策能力。該方法通過邏輯順序引導(dǎo)AI模型，幫助金融專業(yè)人士解決復(fù)雜問題。將復(fù)雜金融場景分解為可管理的部分，逐一分析并綜合得出結(jié)論或建議。模仿人類推理，適用于估值、投資策略制定、市場趨勢分析和風(fēng)險評估等深度分析任務(wù)。

金融CoT的實(shí)現(xiàn)

金融分析。FinRobot利用LLM進(jìn)行財務(wù)報表分析，比較行業(yè)競爭者和歷史表現(xiàn)，識別異常財務(wù)比率，提供深刻的商業(yè)洞察。

業(yè)務(wù)特定分析。通過檢索增強(qiáng)生成（RAG），F(xiàn)inRobot從網(wǎng)絡(luò)獲取公司產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)據(jù)，分析產(chǎn)品線、成本結(jié)構(gòu)和供應(yīng)鏈動態(tài)。

市場分析。FinRobot結(jié)合財務(wù)比率、市場數(shù)據(jù)和情緒分析，模擬市場參與者決策，評估公司股價走勢和估值，提供投資時機(jī)和金融工具的戰(zhàn)略指導(dǎo)。

估值分析。FinRobot整合多種數(shù)據(jù)源，評估股價和估值，提供針對不同風(fēng)險閾值的投資評估和策略建議。

金融CoT提示的好處

現(xiàn)有數(shù)據(jù)提供商（如Bloomberg、FactSet等）使用的模板化數(shù)據(jù)提取方法，忽視了關(guān)鍵的運(yùn)營指標(biāo)和定性信息。手動分析耗時且重復(fù)，現(xiàn)有自動化工具在提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時效果有限。CoT Prompting的FinRobot通過模擬人類認(rèn)知過程，提供更深入的財務(wù)分析，超越傳統(tǒng)的數(shù)字計算。

該方法利用大型語言模型（LLMs）分析金融專業(yè)人士的分析方法，關(guān)注公司基本面、行業(yè)特定指標(biāo)和定性信息。優(yōu)勢包括：不依賴固定模板、內(nèi)嵌錯誤檢查、簡化人力勞動、從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取信息、提供清晰的來源解釋、適應(yīng)性強(qiáng)并可通過監(jiān)督和指令調(diào)優(yōu)不斷改進(jìn)。

市場模擬：超越分析師的模仿

市場模擬可以通過模仿人類分析過程，構(gòu)建一個包含多種市場參與者的環(huán)境，反映市場動態(tài)。模擬環(huán)境中的代理人基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的提示進(jìn)行決策，模擬人類分析師的認(rèn)知步驟。利用大型語言模型（LLMs）編碼決策框架，使代理人理解市場的定量和定性方面。

模擬框架包括：定義市場參與者角色與行為、實(shí)施多種數(shù)據(jù)輸入與決策模型、在不同時間范圍和條件下模擬市場互動、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化代理人策略。該概念為金融市場分析和策略優(yōu)化的未來研究提供了有前景的方向。

演示應(yīng)用程序和實(shí)踐教程

應(yīng)用一：市場預(yù)測員

Market Forecaster是一套AI代理，旨在綜合市場新聞和金融數(shù)據(jù)。提供公司最新成就和潛在問題的全面洞察。預(yù)測股票價格走勢。作為初級機(jī)器人顧問，代表AI驅(qū)動金融顧問的重大進(jìn)步。

數(shù)據(jù)

Market Forecaster利用多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行全球市場預(yù)測，關(guān)注美國和中國股市。收集的信息包括公司新聞、基本財務(wù)數(shù)據(jù)和股票價格。主要數(shù)據(jù)來源為Finnhub和EastMoney。

模型

該AI代理基于微調(diào)的FinGPT-Forecasters，使用Llama-2-7b-chat-hf與LoRA。數(shù)據(jù)來源于最新一年的美國道瓊斯30和中國上證50，確保對主要股票的精準(zhǔn)預(yù)測。展示了在不同股票符號上的強(qiáng)大泛化能力。采用金融多任務(wù)指令調(diào)優(yōu)范式，以增強(qiáng)基礎(chǔ)模型與市場預(yù)測功能的對齊。

提示

市場預(yù)測器采用多任務(wù)指令調(diào)優(yōu)框架，使用復(fù)雜的提示格式。收集多方面的公司信息，包括公司概況、近期股價、最新新聞和基本財務(wù)數(shù)據(jù)。通過提示工程將信息格式化為指令提示。

預(yù)測結(jié)果

Nvidia和Kweichow Moutai的樣本分析展示了市場預(yù)測工具的綜合能力。市場預(yù)測工具提供了基于多種信息源的有價值見解。該工具還給出了股票未來走勢的建議，體現(xiàn)了其提供可操作指導(dǎo)的能力。

應(yīng)用二：文件分析與生成

文檔分析與生成應(yīng)用利用AI代理和大型語言模型（LLMs）進(jìn)行金融文檔管理和報告創(chuàng)建。

文檔分析

9個AI代理分析年報、SEC文件和財報電話會議記錄，提取關(guān)鍵信息。能識別關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)，突出趨勢和差異，提供可操作的洞察。AI代理能夠理解復(fù)雜的金融術(shù)語，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息。

報告生成

FinRobot利用LLM生成全面的財務(wù)報告，涵蓋績效評估、市場比較和前瞻性財務(wù)預(yù)測。報告保持專業(yè)語氣和格式，質(zhì)量與頂級金融分析師相當(dāng)。附錄中包含的股權(quán)研究報告展示了平臺的應(yīng)用和有效性。

總結(jié)

FinRobot通過整合多源大型語言模型（LLMs）在開源平臺上，提升金融分析的可及性、效率和透明度。該平臺采用多層架構(gòu)，支持實(shí)時數(shù)據(jù)處理和多樣化模型集成，簡化全球市場的復(fù)雜性。FinRobot促進(jìn)金融AI社區(qū)的合作，加速創(chuàng)新，提升戰(zhàn)略決策能力。

未來計劃擴(kuò)展應(yīng)用，包括投資組合配置和全面風(fēng)險評估，增強(qiáng)在金融領(lǐng)域的實(shí)用性。還將拓展平臺在全球市場的覆蓋，提升適應(yīng)不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境的能力，推動AI驅(qū)動的金融分析創(chuàng)新與可及性。