FinRpt: 股票研究报告生成的多智能体框架

✨ FinRpt是什么？
FinRpt是一个开放源代码的基准，包括高质量的股票研究报告（ERR）数据集和全面的评估系统。该系统由中国人民大学和武汉大学的研究人员共同开发，旨在解决ERR生成中的数据稀缺和评估指标不足的问题。FinRpt数据集涵盖了800支股票，时间范围从2024年9月3日至2024年11月5日，每个股票有10个分析日期，共6,825个数据样本。这些数据通过数据收集模块和数据集构建管道生成，确保了数据的质量和多样性。

🛠️FinRpt-Gen框架如何工作？
FinRpt-Gen是一个专为ERR生成设计的多智能体框架，由信息提取、信息分析和预测三个模块组成。信息提取模块负责从财务指标和新闻中提取关键信息；信息分析模块生成财务、新闻、管理和风险分析；预测模块则用于预测投资潜力和推荐评级。这些模块通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）进行训练，以实现最佳性能。实验结果显示，FinRpt-Gen在多个评估指标上显著优于单一LLM模型，且生成一份完整的ERR仅需3到4分钟。

🔍 FinRpt的评估系统有何特点？
FinRpt的评估系统包含11个评估指标，用于全面评估生成的ERR的质量。这些指标涵盖了ERR的各个方面，包括财务分析、新闻分析、管理和发展分析、风险分析、投资潜力评估和推荐评级。通过这些指标，研究者可以准确地衡量生成的ERR在不同维度上的表现，从而为模型的优化提供指导。实验结果表明，这些评估指标能够有效评估ERR的质量，为模型的进一步改进提供了有力支持。

🧭 FinRpt-Gen的实验结果如何？
实验结果表明，FinRpt-Gen在多个评估指标上表现出色，显著优于单一LLM模型。通过应用监督微调（SFT）和强化学习（RL），FinRpt-Gen的性能得到了进一步提升，达到了最优水平。此外，FinRpt-Gen的资源需求较低，生成一份完整的ERR仅需3到4分钟，这表明该框架在实际应用中具有较高的效率和可行性。#多智能体 #Agent #股票研究 #大模型 #多模态人工智能