MarketSenseAI：利用大模型进行投资

对MarketSenseAI利用大模型进行投资进行解读。

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MarketSenseAI.

生成最终决定的四个组件

1. 新闻分析：评估与目标公司相关的最新新闻摘要，以评估它们对股票绩效的潜在影响。
2. 价格动态分析：将股票的价格动态与相关股票和整体市场进行比较，提供相对绩效的视角。
3. 宏观经济环境分析：评估更广泛的宏观经济格局及其对目标公司的影响，考虑全球经济趋势和事件。
4. 基本面分析：对公司基本的财务数据进行审查，分析其当前的财务状况和未来前景。
   

新闻分析

• 采用 渐进式新闻摘要器
  
  • 步骤：
    1. 去除与公司无关的文本。
    2. 将最新的新闻摘要和之前的渐进摘要集成。

基本面摘要器

• Object: 提供 公司财务状况的 摘要。
• 作者使用EODHD的API获取关键 季度信息。
• 将两个季度的财务报表输入到GPT-4进行比较，深入研究 企业利润能力、收入轨迹、债务指标、现金流动态。

股价动态摘要器

• 对股票的价格趋势 和 财务指标 进行深入分析和上下文处理。

• 不仅关注股票本身，还通过 与其他相似股票进行比较，以及整个市场的背景，提供了更全面的分析，从而更好地理解当前股票在行业和市场整体中的表现。
  

• 识别相似算法：用MPNet对股票描述 (like financial metrics, market performance, news analysis, etc.)进行embedding, 然后用余弦距离计算目标股票和其他股票的相似度，取topN, 具体地：
  

宏观经济环境摘要器

• Object: 宏观经济 可帮助更好理解当前经济环境 并 做出明智的投资决策。
• 该组件名：MarketDigest。
• 方法：
  • 确保多个权威信息源：收集各大银行、投资机构等公开报告。
  • 每两周 综合一次，获得 简明摘要。
  • 具体地：
    • 将报告等 转化为文本，让GPT-4对每个报告生成一个摘要。
    • 将 所有单独的摘要 给GPT-4, 生成全面的概述。
      

生成最终决定（信号生成：买入、卖出、持有）

• 融合上面对所有信息：
  • 新闻分析
  • 基本面摘要器
  • 股价动态摘要器
  • 宏观经济环境摘要器
• Object: 生成决策信号，并 对这个选择 背后的推理进行 清晰、逐步的解释。
• 各文本相似性分析：
  • 新闻和价格动态摘要有高相似性分数.
  • 基本面和宏观组件的平均相似性分数较低，对模型每月决策的直接影响较小。

Refs

碾压华尔街，GPT-4 选股收益超 40%
论文题目: Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection
论文链接: https://arxiv.org/abs/2401.03737
博客地址: https://www.marketsense-ai.com/