金融分析多智能体系统

大家正在谈论大型语言模型（LLMs）和AI代理。在金融领域，这些不仅仅是流行语——它们是能够提供更深入市场洞察的工具。当我们构建QuantJourney时——这是为零售投资者和量化分析师提供的最全面框架时，我们相信投资者需要上下文感知的基于GPT的可适应系统，而不仅仅是提供原始数据。

1、我们为什么要建立这个

想象一下专业投资团队的工作方式。你有专注于不同领域的分析师——一些专注于技术分析，另一些专注于基本面，还有一些关注市场情绪。每个人都带来自己的专业知识，但真正的价值在于他们如何合作，共享见解并形成完整的图景。

这正是我们多智能体系统背后的概念。与其使用一个通用的人工智能来完成所有任务，我们使用专门的智能体（就像真实投资团队中的专家）进行协作、共享上下文并提供更细致的分析。

2、它是如何工作的

让我们通过一个真实的例子来分解它。假设你想分析苹果公司（AAPL）。在传统系统中，你可能需要：

1. 查看当前股票价格
2. 拉取财务报表
3. 检查技术指标
4. 阅读最近新闻
5. 查看机构持股情况

在我们的系统中，当你询问关于AAPL时，经理智能体（“团队领导”）会协调预建的专门智能体——同时确保所有其他智能体保持共享的上下文并且输出连贯：

1. 股价智能体（从FMP获取实时数据）
2. 财务报表智能体（检查基本面）
3. 收入报表智能体
4. 资产负债表智能体
5. 现金流量报表智能体
6. 技术分析智能体（识别模式和技术信号）
7. 估值智能体（关于行业、估值等）
8. 市场分析师智能体（检查分析师推荐等）
9. 新闻智能体（扫描最新发展和情绪）

但它们不是孤立工作的。例如，如果技术分析智能体发现异常的价格变动，它可能会通知新闻智能体寻找解释。如果利润率下降，行业分析智能体会检查这是否是一个全行业的问题还是特定于公司的。

例如：“当技术分析智能体识别到高波动性时，它会标记市场分析师智能体，后者评估近期宏观经济新闻是否可能是原因。这种互动确保了洞察力是全面且可操作的。”

看看它是如何在管道中组织的：

3、实际应用

你得到的是上下文洞察力，而不是零散的信息。对于一只股票，我们的系统将考虑：

• 当前市场表现的背景
• 基本面对比同行
• 关键风险或机会
• 最近新闻的影响

该系统适应市场条件。在财报季，它更关注财务结果和指引。在宏观经济事件期间，它转向市场整体影响和行业分析。

4、示例查询

以下是一些我们的系统可以处理的问题示例：

- "显示我包括RSI、MACD和移动平均线在内的详细技术分析AAPL"
- "根据最近的交易模式，特斯拉的关键支撑和阻力水平是什么？"
- "分析英伟达过去一个月的成交量分布"
- "比较前五大科技公司的利润率"
- "分析亚马逊过去四个季度的现金流量趋势"
- "显示我的脸书债务与权益比率与行业平均水平相比"
- "半导体股票的整体市场情绪是什么？"
- "利率上升如何影响金融板块股票？"
- "显示科技股与市场指数的相关性"
- "根据当前市场状况，英特尔面临的主要风险因素是什么？"
- "分析Netflix相对于其所在行业的波动模式"
- "显示顶级银行股票的贝塔值"

对于更高级的查询，如多因子分析或结合技术/基本面评估，可以通过我们的API提出请求——允许对定价数据、技术信号、行业表现等进行更深入的洞察。

完整文章和代码请访问这里。

原文链接：FinanceGPT — A Practical Multi-Agent System for Financial Analysis

汇智网翻译整理，转载请标明出处