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Les LLM seront-ils des professionnels de l'investissement en fonds ? DeepFund : une perspective en direct

Created by
  • Haebom

Auteur

Changlun Li, Yao Shi, Yuyu Luo, Nan Tang

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Cet article souligne le manque d'évaluation de la capacité décisionnelle financière des modèles de langage à grande échelle (MLH) et présente les problèmes des benchmarks existants, tels que la fuite de données, l'autoréférence, l'intervention excessive et les difficultés de maintenance. Par conséquent, nous présentons DeepFund, une plateforme complète d'évaluation des stratégies d'investissement basées sur les LMH en situation réelle. DeepFund met en œuvre un cadre multi-agents pour refléter le processus décisionnel d'investissement réel et prend en charge la visualisation et l'analyse comparative des performances des LMH dans diverses conditions de marché via une interface web. Cette étude vise à fournir une évaluation réaliste et juste de l'applicabilité des LMH aux marchés financiers réels grâce à DeepFund. Le code est accessible au public sur GitHub.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Fournir une plateforme d'évaluation de stratégie d'investissement basée sur le LLM qui reflète l'environnement réel du marché financier
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Simulation de processus de prise de décision d'investissement réalistes grâce à un cadre multi-agents
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Fournit des capacités de visualisation et d'analyse comparative basées sur une interface Web
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Présentation de critères d'évaluation objectifs pour l'applicabilité du LLM aux marchés financiers
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Assurer la reproductibilité et l'extensibilité de la recherche grâce au code ouvert
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Limitations:
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Une correspondance parfaite avec le marché réel est difficile (limites du modèle)
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Des efforts continus sont nécessaires pour maintenir et mettre à jour la plateforme.
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Une évaluation complète des différentes conditions du marché et des stratégies d’investissement est nécessaire.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les questions éthiques et la gestion des risques dans le LLM.
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