論文の概要: FinAgent: A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading: Tool-Augmented, Diversified, and Generalist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18485v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 17:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:17:35.921336
• Title: FinAgent: A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading: Tool-Augmented, Diversified, and Generalist
• Title（参考訳）: finagent: 金融取引のためのマルチモーダル・ファンデーションエージェント: ツール提供、多様化、ジェネラリスト
• Authors: Wentao Zhang, Lingxuan Zhao, Haochong Xia, Shuo Sun, Jiaze Sun, Molei Qin, Xinyi Li, Yuqing Zhao, Yilei Zhao, Xinyu Cai, Longtao Zheng, Xinrun Wang, Bo An
• Abstract要約: FinAgentは金融取引タスクのためのマルチモーダル・ファンデーション・エージェントである。 金融市場を正確に分析するために、多種多様なデータ数字、テキスト、視覚的に処理する。 既存のトレーディング戦略と専門家の洞察を統合し、そのトレーディングアプローチがデータ駆動であり、健全な金融原則に根ざしていることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.65025385252157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial trading is a crucial component of the markets, informed by a multimodal information landscape encompassing news, prices, and Kline charts, and encompasses diverse tasks such as quantitative trading and high-frequency trading with various assets. While advanced AI techniques like deep learning and reinforcement learning are extensively utilized in finance, their application in financial trading tasks often faces challenges due to inadequate handling of multimodal data and limited generalizability across various tasks. To address these challenges, we present FinAgent, a multimodal foundational agent with tool augmentation for financial trading. FinAgent's market intelligence module processes a diverse range of data-numerical, textual, and visual-to accurately analyze the financial market. Its unique dual-level reflection module not only enables rapid adaptation to market dynamics but also incorporates a diversified memory retrieval system, enhancing the agent's ability to learn from historical data and improve decision-making processes. The agent's emphasis on reasoning for actions fosters trust in its financial decisions. Moreover, FinAgent integrates established trading strategies and expert insights, ensuring that its trading approaches are both data-driven and rooted in sound financial principles. With comprehensive experiments on 6 financial datasets, including stocks and Crypto, FinAgent significantly outperforms 9 state-of-the-art baselines in terms of 6 financial metrics with over 36% average improvement on profit. Specifically, a 92.27% return (a 84.39% relative improvement) is achieved on one dataset. Notably, FinAgent is the first advanced multimodal foundation agent designed for financial trading tasks.
• Abstract（参考訳）: 金融取引は市場の重要な要素であり、ニュース、物価、クラインチャートを包含するマルチモーダルな情報状況から情報を得ており、量的取引や様々な資産との高周波取引といった様々なタスクを包含している。 ディープラーニングや強化学習といった高度なai技術は金融の分野で広く利用されているが、金融取引タスクにおける彼らの応用は、マルチモーダルデータの不適切な処理とさまざまなタスクの一般化可能性の制限によって、しばしば課題に直面している。 これらの課題に対処するため、金融取引のためのツール強化を備えたマルチモーダル基盤エージェントであるFinAgentを提示する。 FinAgentのマーケットインテリジェンスモジュールは、金融市場を正確に分析するために、さまざまなデータ数字、テキスト、視覚的に処理する。 そのユニークなデュアルレベルリフレクションモジュールは、市場ダイナミクスへの迅速な適応を可能にするだけでなく、多様なメモリ検索システムを導入し、履歴データから学習するエージェントの能力を高め、意思決定プロセスを改善する。 エージェントが行動の推論に重きを置くことで、その財務判断に対する信頼が高まる。 さらにFinAgentは、既存のトレーディング戦略と専門家の洞察を統合し、そのトレーディングアプローチがデータ駆動であり、健全な金融原則に根ざしていることを保証する。 株式やCryptoを含む6つの金融データセットに関する総合的な実験により、FinAgentは6つの金融指標で9つの最先端のベースラインを著しく上回り、利益の平均は36%を超えた。 具体的には、1つのデータセットで92.27%のリターン(84.39%の改善)を達成する。 特にFinAgentは、金融取引タスク用に設計された最初の先進的マルチモーダル・ファンデーションエージェントである。

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