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原標(biāo)題：南洋理工發(fā)布多模態(tài)智能體 FinAgent，開啟高效金融交易的創(chuàng)新之旅
關(guān)鍵字：數(shù)據(jù),市場,模塊,模型,層級
文章來源：AI科技評論
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：14730字

內(nèi)容摘要：

1金融量化交易的智能化新篇章金融市場的穩(wěn)定和繁榮對經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要，它不僅促進(jìn)資本的有效配置，還為風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要機(jī)制。然而，隨著金融市場的日益復(fù)雜化和全球化，傳統(tǒng)的基于規(guī)則的量化交易系統(tǒng)因其缺乏對市場動態(tài)的適應(yīng)性而日益顯得力不從心。面對市場波動的挑戰(zhàn)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的量化交易系統(tǒng)雖展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)能力，但在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)、提高泛化能力以及增強(qiáng)決策過程的可解釋性方面，仍存在諸多不足。
在這一背景下，大語言模型（LLMs）的出現(xiàn)為解決這些問題帶來了新的希望。這些模型在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和決策任務(wù)中展示了巨大的潛力，尤其是在需要精準(zhǔn)分析和強(qiáng)大適應(yīng)性的金融科技領(lǐng)域。盡管將LLMs應(yīng)用于金融交易任務(wù)具有巨大潛力，但在實(shí)際操作中如何有效解釋多模態(tài)數(shù)據(jù)、利用多樣化工具進(jìn)行決策等方面，還存在諸多挑戰(zhàn)。
金融交易任務(wù)面臨的五大挑戰(zhàn)不僅考驗(yàn)了技術(shù)和策略的先進(jìn)性，也是當(dāng)前金融科技領(lǐng)域急需解決的問題。這些挑戰(zhàn)包括：
多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力不足：金融市場信息的廣泛性要求處理包括數(shù)值、文本和視覺信息在內(nèi)的多模態(tài)數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)的復(fù)雜性對分析方法提出了更高的要求，需要高級的分析技術(shù)來提取關(guān)鍵洞見，預(yù)測市場趨勢。解決這一挑戰(zhàn)

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作者簡介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關(guān)注AI工程落地。