AlphaAgents: Large Language Model based Multi-Agents for Equity Portfolio Constructions

Описание

AlphaAgents: Мультиагентные системы на основе больших языковых моделей для формирования портфеля акций

В данной исследовательской работе рассматривается использование мультиагентных систем на основе больших языковых моделей (LLM) для формирования портфеля акций. Исследуется применение ролевых мультиагентных систем для поддержки отбора акций в исследованиях акционерного капитала и управлении портфелем. В исследовании представлен анализ, проведенный специализированными агентами, и оценивается их эффективность отбора акций по сравнению с эталонами. Платформа использует команду специализированных агентов, способных рассуждать на основе рыночных данных и фундаментальных показателей. В статье также рассматривается, как агентская система на основе LLM может смягчить когнитивные искажения. Мультиагентная система включает в себя совместные и состязательные рассуждения, использует специализированные инструменты и интегрирует профили толерантности к риску. Система состоит из трех специализированных микроагентов, каждый из которых обладает различным опытом и набором инструментов.
#LLM #МультиагентныеСистемы #АкционерныйПортфель #ИИ #Финансы #ОтборАкций #BlackRock

документ - http://arxiv.org/pdf/2508.11152v1
подписаться - https://t.me/arxivpaperu
отправить донаты:
USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7
BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr
ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7
SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e
создано с помощью NotebookLM