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今天来看一篇论文研究成果,利用集成RAG的大模型进行股价预测的工作。
金融分析中,核心任务包括对股票趋势预测以及基于实时信息进行金融问题回答。目前市面上利用机器学习和深度学习在股价预测上有较多进展,但因为这类方法只能给出预测结果,不能给出预测理由,更不能实施整合最新金融市场信息,因此给出的结果可解释性很低。
《AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with RetrievalAugmented Stock-Chain Framework》(开源地址放文末)这篇论文介绍了他们最近的工作,主要就是提供以下两个解决方案:
基于实时金融信息的金融问答系统
我们今天先看第一个解决方案,这个方案中,研究者有以下几点贡献:
1、制作微调数据集:整合了一些开源数据集以及一些金融数据提供渠道(华尔街CN新闻、Datayes股票行情...),制作了用于模型训练的微调数据集AlphaFin,让模型能够在得到股价和金融信息的时候,给出预测。
2、搭建了存储实时金融信息的RAG检索系统,当用户在提出股价预测问题时,会通过RAG检索与问题中公司相关的信息,包括财报、新闻等,提供给大模型作为预测的基础
3、搭建了一个Stock-Chain股价预测系统,将微调的模型和RAG系统整合,实现端到端的金融问答系统
开源项目地址:https://github.com/AlphaFin-proj/AlphaFin
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