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近兩年，大語(yǔ)言模型（LLM）與智能體（AIAgent）技術(shù)以顛覆性姿態(tài)重塑全球科技格局，從模型能力躍遷到產(chǎn)業(yè)深度融合，其發(fā)展速度與廣度遠(yuǎn)超預(yù)期。海外科技巨頭OpenAI、谷歌、Anthropic等不斷推陳出新，模型迭代升級(jí)進(jìn)度明顯加快，國(guó)內(nèi)科技公司也在不斷追趕，AI行業(yè)的快速發(fā)展正在重塑各行業(yè)生態(tài)。
　　金融市場(chǎng)由于其高度復(fù)雜和瞬息萬(wàn)變的特征，通用大模型應(yīng)用于金融市場(chǎng)時(shí)存在較多問(wèn)題，特別是投資研究領(lǐng)域，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和合規(guī)風(fēng)控的要求極高，同時(shí)對(duì)模型幻覺(jué)的容忍度很低。
　　近期，UCLA、MIT以及Tauric Research學(xué)者發(fā)布的論文《TradingAgents: Multi-Agents LLMFinancial Trading Framework》中，提出了一種受交易公司啟發(fā)的股票交易框架，該框架由LLM驅(qū)動(dòng)的若干個(gè)專業(yè)化智能體構(gòu)成，包括由基本面分析師Agent、技術(shù)面分析師Agent、情緒分析師Agent、新聞分析師Agent等構(gòu)成分析師團(tuán)隊(duì)，由評(píng)估市場(chǎng)條件的多頭/空頭研究員Agent構(gòu)成的研究團(tuán)隊(duì)，監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)敞口的風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)，以及通過(guò)辯論和歷史數(shù)據(jù)綜合決策的交易員Agent等。平臺(tái)能夠協(xié)同評(píng)估市場(chǎng)狀況并制定交易決策，這些智能體還可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)討論以確定最優(yōu)策略。
　　本文中我們對(duì)TradingAgents架構(gòu)進(jìn)行了本地部署、修改與測(cè)試，TradingAgents平臺(tái)不僅可以對(duì)當(dāng)前股票信息進(jìn)行綜合分析，也可以進(jìn)行歷史回測(cè)。
　　從案例分析結(jié)果來(lái)看，TradingAgents框架已基本實(shí)現(xiàn)了投資交易的主要環(huán)節(jié)，對(duì)于投研工作有較好的輔助支持。但其分析結(jié)果一方面依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源，另一方面也需要注意大模型幻覺(jué)產(chǎn)生的錯(cuò)誤導(dǎo)向。因此實(shí)際使用中仍需要投研人員結(jié)合各方面的信息進(jìn)行綜合判斷。
　　此外，從測(cè)試結(jié)果來(lái)看，主流海外大模型的使用成本依然較高，相較而言DeepSeek模型的性價(jià)比極高。未來(lái)隨著算力不斷提升，模型能力的進(jìn)一步加強(qiáng)以及大模型成本的不斷下降，AI智能體在金融投研中的應(yīng)用或可進(jìn)一步深入并更加貼近實(shí)戰(zhàn)，真正幫助投研人員提升投研效率，輔助決策。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　本報(bào)告基于歷史數(shù)據(jù)分析，歷史規(guī)律未來(lái)可能存在失效的風(fēng)險(xiǎn)；本報(bào)告中的案例僅供測(cè)試使用，不構(gòu)成投資建議；AI大模型回答結(jié)果不一，生成結(jié)論可能存在錯(cuò)誤。