본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 금융 투자, 특히 펀드 투자 영역에서의 효과를 평가하기 위한 포괄적인 플랫폼인 DeepFund를 제시합니다. 기존 평가 방법론의 한계점인 정보 누출 문제를 해결하기 위해, DeepFund는 사전 훈련된 날짜 이후에 공개된 시장 데이터를 사용하여 모델을 평가하는 순방향 테스트 방법론을 채택합니다. 다수 에이전트 프레임워크를 통해 LLM이 분석가와 관리자 역할을 동시에 수행하는 현실적인 투자 의사결정 시뮬레이션 환경을 구축하고, 웹 인터페이스를 통해 다양한 시장 상황과 투자 매개변수에 따른 모델 성능을 시각화하여 비교 분석을 가능하게 합니다. 이는 LLM의 실제 금융 시장 적용 가능성에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.
