論文の概要: FinVision: A Multi-Agent Framework for Stock Market Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08899v1
- Date: Tue, 29 Oct 2024 06:02:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-17 09:02:00.710866
- Title: FinVision: A Multi-Agent Framework for Stock Market Prediction
- Title（参考訳）: FinVision: 株式市場予測のためのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Sorouralsadat Fatemi, Yuheng Hu,
- Abstract要約: 本研究では,金融取引タスクに特化して設計されたマルチモーダルマルチエージェントシステムを提案する。
提案手法の重要な特徴はリフレクションモジュールの統合である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Financial trading has been a challenging task, as it requires the integration of vast amounts of data from various modalities. Traditional deep learning and reinforcement learning methods require large training data and often involve encoding various data types into numerical formats for model input, which limits the explainability of model behavior. Recently, LLM-based agents have demonstrated remarkable advancements in handling multi-modal data, enabling them to execute complex, multi-step decision-making tasks while providing insights into their thought processes. This research introduces a multi-modal multi-agent system designed specifically for financial trading tasks. Our framework employs a team of specialized LLM-based agents, each adept at processing and interpreting various forms of financial data, such as textual news reports, candlestick charts, and trading signal charts. A key feature of our approach is the integration of a reflection module, which conducts analyses of historical trading signals and their outcomes. This reflective process is instrumental in enhancing the decision-making capabilities of the system for future trading scenarios. Furthermore, the ablation studies indicate that the visual reflection module plays a crucial role in enhancing the decision-making capabilities of our framework.
- Abstract（参考訳）: さまざまなモダリティから大量のデータを統合する必要があるため、金融トレーディングは難しい課題だった。
従来のディープラーニングと強化学習手法では、大規模なトレーニングデータが必要であり、モデル入力のための数値形式に様々なデータ型をエンコードすることが多い。
近年, LLM をベースとしたエージェントは, マルチモーダルデータの処理において顕著な進歩を示し, 複雑な多段階意思決定タスクを実行し, 思考過程の洞察を与えている。
本研究では,金融取引タスクに特化して設計されたマルチモーダルマルチエージェントシステムを提案する。
本フレームワークでは, テキストニュース, キャンドルスティックチャート, トレーディング信号チャートなど, 各種財務データの処理・解釈に長けた, 特殊なLCMエージェントのチームが採用されている。
提案手法の重要な特徴はリフレクションモジュールの統合である。
このリフレクティブなプロセスは、将来の取引シナリオにおけるシステムの意思決定能力を高めるのに役立ちます。
さらにアブレーション研究は,視覚反射モジュールが,我々のフレームワークの意思決定能力を高める上で重要な役割を担っていることを示唆している。
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