AI Agents引领的金融智能革命,你准备好了吗?

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作者：微信文章
    人工智能 (AI) 在金融行业中的一个重要应用是金融基本面分析，通过考察相关的经济、财务和定性因素来评估公司的内在价值。传统的基本面分析主要依赖于分析师手动解读财务报表、市场趋势和行业新闻，而人工智能驱动的多智能体系统则为进行更深入、更快速、更全面的分析提供了全新的视角。

加我微信，以前AI Agent

    多智能体系统 (MAS) 是由称为“代理”的自主软件实体组成的网络。这些代理通过高度交互的方式进行交互、协作或竞争，以解决复杂问题。系统中的每个代理都旨在执行特定任务、收集与这些任务相关的信息，并最终根据其环境和目标做出决策。这些代理可以通过适当的编程来解决各种用例，例如监控股票价格、跟踪宏观经济指标、从财务报表中提取数据、分析社交媒体和新闻提要中的情绪等等。多智能体系统的关键优势在于其去中心化智能和分布式问题解决方法。MAS 并非依赖于单一的单体式 AI 模型（一个处理系统内所有任务的大型 AI 模型），而是采用一系列专门的智能体，它们相互协作，共享洞察，协商结果，从而形成一个具有凝聚力的分析结果。
MAS 在基本面分析中的作用

    基本面分析涉及收集和理解各种各样的信息，例如财务数据、公司收益、行业趋势、政府文件、全球事件和公众舆论。这使其成为多智能体系统的理想用例，其中每个智能体都可以设计为处理特定类型的数据或分析任务。下面简要讨论一些可以有效应用 MAS 的常见用例：

自动数据提取和结构化：从不同来源收集和整理数据是基本面分析中耗时的工作。人工智能代理可以利用自然语言处理 (NLP) 技术，从年度报告、收益电话会议和美国证券交易委员会 (SEC) 文件中提取财务信息。这些代理可以处理不同类型的数据，对其进行清理，并以有序的方式存储，使其易于获取并随时可用于进一步分析。实时市场和情绪监测：市场情绪对股票估值影响巨大。专业的人工智能代理可以追踪财经新闻、社交媒体和市场数据，以了解个人和机构对特定公司或行业的看法。这些代理利用情绪分析工具，将观点和新闻转化为可衡量的数据，并快速发现市场情绪的重要变化。该系统通常包括数据收集代理（用于收集正确信息）、处理代理（用于分析数据）和决策支持代理（用于整合洞察并协助评估）
经济和行业趋势分析：基本面分析通常需要宏观视角。AI 代理可以配置为关注重要的经济指标，例如 GDP 增长、通货膨胀、失业率和利率，并分析这些指标可能如何影响不同行业。同时，其他代理可以专注于特定行业，发现新法规、市场竞争和潜在风险等信息。情景模拟与预测：多智能体系统可以模拟各种市场情景，例如供应链问题、商品价格变化、政府新政策等，以预测某些事件可能如何影响公司整体业绩。通过结合这些模拟，分析师可以做出更准确的预测，并测试他们的投资理念在不同条件下的有效性。欺诈检测：代理可以使用基于规则、机器学习或网络分析的方法检测异常交易。输出结果可以组合起来，生成准确的欺诈概率评分。协作决策：多智能体系统的主要优势之一是智能体之间可以相互交流并协同工作。在基本面分析中，这意味着智能体可以共享结果，讨论发现中的任何差异，并整理任何相互矛盾的信息，从而形成更稳健的视角。例如，如果一个智能体发现财务数据强劲，而另一个智能体注意到消费者情绪下降，系统可以权衡双方意见，最终做出更明智的投资建议。

金融机构和投资者的利益

基本面分析中的多智能体系统可以提供几个明显的好处：

更快、更高效——MAS 系统能够快速处理海量数据，并轻松应对复杂、多步骤的工作流程。这最终有助于分析师更快地做出决策。覆盖范围更广——由于不同的代理分别关注特定类型的信息，因此不太可能遗漏重要细节。减少人为偏见——代理使用数据和算法进行分析。这将减少偏见，因为个人观点和假设不会影响人工分析。更好的预测——如果我们将各种数据组合在一起，并使用 MAS 设置对该组合运行不同的场景，我们就可以做出更准确、更可靠的财务预测。

挑战和伦理考量

    多智能体系统虽然拥有巨大的优势，但也面临着诸多挑战。务必确保人工智能决策清晰易懂，易于向利益相关者解释。敏感数据需要得到保护，风险也需要得到有效管理。最重要的是，金融监管机构需要跟上人工智能如何改变市场分析和投资决策。

使用Microsoft’s Autogen 及 Llama3-70B构建。

技术栈：

微软的 Autogen，这是一个用于构建 AI 代理系统的开源框架高通的 Cloud AI 100 ultra 为 Llama 3-70B 提供服务。

两个代理：

代码执行器代理→按如下方式协调代码执行：

接受用户查询与代码编写代理合作（如下所述）在本地执行代码收集最终结果

代码编写代理→使用 LLM 根据用户指令生成代码并与代码执行代理协作。

生成相关秘钥：

   http://bit.ly/Qualcomm-CloudAI100Ultra-Playground?ref=dailydoseofds.com

安装以下依赖项及将API密钥添加到 .env 文件中：


定义代码执行器

运行 LocalCommandLineCodeExecutor AI 生成的代码并将所有文件和结果保存在指定的目录中。


定义代码执行器代理

代码执行器代理协调代码执行：

接受用户查询与代码编写代理协作（如下所示）使用上面定义的代码执行器在本地执行代码

收集最终结果


定义代码编写代理

它使用 LLM 根据用户指令生成代码并与代码执行代理协作。


开始股票分析

最后，我们提供查询并让代理协作：




显示最终结果

回想一下，我们配置了 LocalCommandLineCodeExecutor 上述内容以将所有文件和结果保存在指定的目录中。

让我们显示股票分析图表：



https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub/tree/main/autogen-stock-analyst?ref=dailydoseofds.com

结论

    人工智能驱动的多智能体系统是提升金融基本面分析能力的有前景的方法。通过将任务分配给不同的专业智能体，这些系统可以更快、更详细、更均衡地洞察市场和公司。随着人工智能的不断发展，多智能体系统有望成为投资策略构建和金融风险管理的重要组成部分。



https://www.dailydoseofds.com/p/building-a-multi-agent-financial-analyst/