論文の概要: Enhancing Investment Analysis: Optimizing AI-Agent Collaboration in Financial Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04788v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 15:28:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:15.816757
• Title: Enhancing Investment Analysis: Optimizing AI-Agent Collaboration in Financial Research
• Title（参考訳）: 投資分析の強化:金融研究におけるAI-Agentコラボレーションの最適化
• Authors: Xuewen Han, Neng Wang, Shangkun Che, Hongyang Yang, Kunpeng Zhang, Sean Xin Xu,
• Abstract要約: 本研究では,金融投資研究における意思決定の促進を目的とした,新たなマルチエージェントコラボレーションシステムを提案する。 ダウ・ジョーンズ指数にリストされた30社のうち、2023年のSEC10-Kの形式を分析して、ファンダメンタルズ、市場のセンチメント、リスク分析という3つのサブタスクに注目します。 この結果から,AIエージェントのタスク設定によるパフォーマンスの大幅な変化が判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.43528917594047
• License:
• Abstract: In recent years, the application of generative artificial intelligence (GenAI) in financial analysis and investment decision-making has gained significant attention. However, most existing approaches rely on single-agent systems, which fail to fully utilize the collaborative potential of multiple AI agents. In this paper, we propose a novel multi-agent collaboration system designed to enhance decision-making in financial investment research. The system incorporates agent groups with both configurable group sizes and collaboration structures to leverage the strengths of each agent group type. By utilizing a sub-optimal combination strategy, the system dynamically adapts to varying market conditions and investment scenarios, optimizing performance across different tasks. We focus on three sub-tasks: fundamentals, market sentiment, and risk analysis, by analyzing the 2023 SEC 10-K forms of 30 companies listed on the Dow Jones Index. Our findings reveal significant performance variations based on the configurations of AI agents for different tasks. The results demonstrate that our multi-agent collaboration system outperforms traditional single-agent models, offering improved accuracy, efficiency, and adaptability in complex financial environments. This study highlights the potential of multi-agent systems in transforming financial analysis and investment decision-making by integrating diverse analytical perspectives.
• Abstract（参考訳）: 近年, 金融分析と投資意思決定における生成人工知能(GenAI)の適用が注目されている。 しかし、既存のほとんどのアプローチは単一エージェントシステムに依存しており、複数のAIエージェントのコラボレーティブなポテンシャルを完全に活用できない。 本稿では,金融投資研究における意思決定の促進を目的とした,新しいマルチエージェントコラボレーションシステムを提案する。 このシステムでは、エージェントグループを構成可能なグループサイズと協調構造の両方で組み込んで、各エージェントグループタイプの強度を活用する。 サブ最適組み合わせ戦略を利用することで、システムは様々な市場条件や投資シナリオに動的に適応し、異なるタスク間でのパフォーマンスを最適化する。 ダウ・ジョーンズ指数にリストされた30社のうち、2023年のSEC10-Kの形式を分析し、ファンダメンタルズ、市場のセンチメント、リスク分析の3つのサブタスクに焦点を当てている。 この結果から,AIエージェントのタスク設定によるパフォーマンスの大幅な変化が判明した。 その結果、我々のマルチエージェントコラボレーションシステムは従来の単一エージェントモデルよりも優れており、複雑な金融環境における精度、効率、適応性が改善されていることがわかった。 本研究は、多様な分析的視点を統合することにより、財務分析と投資決定を変革するマルチエージェントシステムの可能性を強調した。

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