論文の概要: FinCon: A Synthesized LLM Multi-Agent System with Conceptual Verbal Reinforcement for Enhanced Financial Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06567v2
- Date: Wed, 10 Jul 2024 06:59:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 11:41:07.301754
- Title: FinCon: A Synthesized LLM Multi-Agent System with Conceptual Verbal Reinforcement for Enhanced Financial Decision Making
- Title（参考訳）: FinCon: 金融意思決定の強化を目的とした概念的言語強化型LLMマルチエージェントシステム
- Authors: Yangyang Yu, Zhiyuan Yao, Haohang Li, Zhiyang Deng, Yupeng Cao, Zhi Chen, Jordan W. Suchow, Rong Liu, Zhenyu Cui, Denghui Zhang, Koduvayur Subbalakshmi, Guojun Xiong, Yueru He, Jimin Huang, Dong Li, Qianqian Xie,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクの実行において顕著な可能性を示し、様々な金融アプリケーションでますます活用されている。
本稿では,多様なFINancialタスクに適した概念的言語強化を備えたLLMベースのマルチエージェントフレームワークであるFinConを紹介する。
FinConのリスクコントロールコンポーネントは、体系的な投資信条を更新するための自己基準機構をエピソード的に開始することで、意思決定の品質を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.476022398070146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated notable potential in conducting complex tasks and are increasingly utilized in various financial applications. However, high-quality sequential financial investment decision-making remains challenging. These tasks require multiple interactions with a volatile environment for every decision, demanding sufficient intelligence to maximize returns and manage risks. Although LLMs have been used to develop agent systems that surpass human teams and yield impressive investment returns, opportunities to enhance multi-sourced information synthesis and optimize decision-making outcomes through timely experience refinement remain unexplored. Here, we introduce the FinCon, an LLM-based multi-agent framework with CONceptual verbal reinforcement tailored for diverse FINancial tasks. Inspired by effective real-world investment firm organizational structures, FinCon utilizes a manager-analyst communication hierarchy. This structure allows for synchronized cross-functional agent collaboration towards unified goals through natural language interactions and equips each agent with greater memory capacity than humans. Additionally, a risk-control component in FinCon enhances decision quality by episodically initiating a self-critiquing mechanism to update systematic investment beliefs. The conceptualized beliefs serve as verbal reinforcement for the future agent's behavior and can be selectively propagated to the appropriate node that requires knowledge updates. This feature significantly improves performance while reducing unnecessary peer-to-peer communication costs. Moreover, FinCon demonstrates strong generalization capabilities in various financial tasks, including single stock trading and portfolio management.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクの実行において顕著な可能性を示し、様々な金融アプリケーションでますます活用されている。
しかし、高品質な金融投資の意思決定は依然として困難である。
これらのタスクは、すべての決定に対して揮発性環境と複数のインタラクションを必要とし、リターンを最大化し、リスクを管理するのに十分なインテリジェンスを必要とします。
LLMは、人間のチームを超えたエージェントシステムの開発や、見事な投資リターンを得るために使われてきたが、マルチソース情報合成を強化し、タイムリーな経験改善を通じて意思決定結果を最適化する機会は、まだ探索されていない。
本稿では,多様なFINancialタスクに適した概念的言語強化を備えたLLMベースのマルチエージェントフレームワークであるFinConを紹介する。
実世界の効果的な投資会社組織構造にインスパイアされたFinConは、マネージャが分析するコミュニケーション階層を利用している。
この構造は、自然言語の相互作用を通じて統一目標に向けて、同期されたクロスファンクショナルエージェントの協調を可能にし、各エージェントを人間よりも大きなメモリ容量で装備する。
さらに、FinConのリスクコントロールコンポーネントは、体系的な投資信条を更新するための自己基準機構をエピソード的に開始することで、意思決定品質を向上させる。
概念化された信念は、将来のエージェントの行動の言葉による強化として機能し、知識更新を必要とする適切なノードに選択的に伝播することができる。
この機能は、不要なピアツーピア通信コストを低減しつつ、パフォーマンスを著しく向上させる。
さらにFinConは、単一株式取引やポートフォリオ管理など、さまざまな金融業務において強力な一般化能力を示している。
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