南洋理工发布多模态智能体 FinAgent，开启高效金融交易的创新之旅

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文章摘要

【关键词】 金融量化交易、大语言模型、多模态数据处理、智能化决策、金融科技领域

金融市场的稳定和繁荣对经济发展至关重要，然而，随着金融市场的日益复杂化和全球化，传统的基于规则的量化交易系统因其缺乏对市场动态的适应性而日益显得力不从心。

在这一背景下，大语言模型（LLMs）的出现为解决这些问题带来了新的希望。这些模型在多模态数据处理和决策任务中展示了巨大的潜力，尤其是在需要精准分析和强大适应性的金融科技领域。

金融交易任务面临的五大挑战包括：多模态数据处理能力不足、缺乏目标信息检索能力、适应快速变化市场的能力不足、领域知识整合不足以及行动的推理不足。为了解决这些问题，FinAgent应运而生。作为一个先进的多模态基础智能体，FinAgent旨在通过整合和优化大模型技术，解决金融交易中的复杂挑战。

FinAgent的核心优势主要体现在以下几个方面：多模态信息处理、高度适应性、集成领域知识、决策过程的可解释性以及显著的性能提升。在当前的金融市场中，数据是决策的关键。与传统的单一数据源相比，多模态数据通过整合数字、文本、图像等多种类型的信息，提供了更为丰富和全面的市场视角。这种数据的多样性不仅能够增加分析的维度，而且有助于揭示更深层次的市场趋势和潜在风险，是现代金融交易不可或缺的部分。

FinAgent由市场洞察模块、记忆模块、反思模块和决策模块四大核心模块组成。市场洞察模块主动搜集和整合各类市场情报，对历史市场情报的检索和利用是市场情报模块的另一项关键功能。记忆模块利用先进的向量存储架构，使FinAgent能够高效地处理和记忆市场新闻、财务报告等多模态数据。反思模块的职责在于对过去的交易决策进行全面的回顾和分析，旨在从每一次交易中学习并提炼经验教训。决策模块整合了专家知识以及基于技术指标的经典交易策略，通过融合行业专家的洞察和技术指标分析，FinAgent能够在考虑市场情报情绪和趋势预测的同时，评估历史交易决策中的成功与失败，从而形成一个全面、均衡且具有高度可解释性的决策框架。

在对FinAgent与九种基准方法进行的综合评估中，FinAgent在六个财务指标上的表现显著优于现有基线模型，尤其是在推理能力和泛化性方面。这些成就标志着FinAgent在金融技术领域的重要创新和贡献。FinAgent的未来研究和开发将聚焦于扩展其应用范围，探索在投资组合管理等其他金融任务中的潜力，并进一步优化其性能和用户界面，使其成为支持复杂决策过程的更加强大和灵活的工具。