FinGPT— 开源金融领域大模型，可预测股票价格走势

fingpt：开源金融领域大型语言模型，助力金融创新

FinGPT是一个基于自然语言处理技术的开源大型预训练语言模型，旨在推动金融领域的创新。它利用强化学习和人类反馈（RLHF）技术，学习用户偏好并提供个性化投资建议。FinGPT处理多种金融任务，例如情感分析、关系提取、标题分类和命名实体识别等，数据来源涵盖财经新闻网站、社交媒体和金融监管机构网站等。

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核心功能：

• 精准的情感分析： 对金融文本（例如新闻报道和社交媒体评论）进行情感倾向分析，判断其为正面、负面或中性。
• 高效的关系提取： 从文本中提取金融实体间的关系，例如公司间的合作或并购关系。
• 智能的标题分类： 对金融新闻标题进行分类，确定其所属的金融主题（例如股票市场、货币政策或行业动态）。
• 强大的命名实体识别： 识别文本中的金融实体，例如公司名称、股票代码和金融产品名称。
• 可靠的市场预测： 结合历史数据和实时信息，预测市场趋势和股票价格走势。
• 个性化的投资建议： 基于用户的投资偏好和风险承受能力，提供个性化投资建议。
• 高效的模型训练： 支持低秩适配（LoRA）和强化学习技术，快速适应新数据，降低训练成本。
• 广泛的多语言支持： 支持多种语言的金融文本处理，覆盖全球金融市场。

技术架构：

FinGPT采用端到端框架，包含四个层次：

可图大模型

可图大模型（Kolors）是快手大模型团队自研打造的文生图AI大模型

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1. 数据源层： 从多个渠道获取实时金融数据，确保全面的市场覆盖。
2. 数据工程层： 对实时数据进行清洗、预处理和特征提取，解决金融数据的高时间敏感性和低信噪比问题。
3. LLMs 层： 基于预训练的LLMs，通过低秩适配（LoRA）和基于股价的强化学习（RLSP）进行微调，适应金融领域的动态变化。
4. 应用层： 提供多种金融应用，例如情感分析、市场预测和投资建议。

FinGPT利用预训练的Transformer架构，在大规模金融文本数据上进行训练，学习丰富的金融知识和语言模式。其微调技术包括低秩适配（LoRA），显著降低训练成本（例如，将可训练参数从61.7亿减少到367万），以及基于股价的强化学习（RLSP），利用股价变化作为反馈信号，提高预测准确性。数据工程层支持实时数据处理，包括数据清洗、特征提取和情感分析。

项目信息：

• Github 仓库： https://www.php.cn/link/cff131894d0d56ca6238954ec9599676
• arXiv 技术论文： https://www.php.cn/link/72dfa10de34751253a094e8db24a0567

应用场景：

• 投资分析： 辅助分析股票、基金等投资标的的情感和基本面信息，为投资者提供更全面的决策依据。
• 市场研究： 快速处理新闻和社交媒体等非结构化数据，识别市场情绪，把握市场动态。
• 自动化量化交易： 将FinGPT的预测能力与量化交易策略相结合，优化交易策略，提升交易效率和收益。
• 智能预测 (FinGPT-Forecaster)： 提供股票价格走势预测，可通过HuggingFace Spaces轻松访问。
• 情绪分析： 对金融新闻和社交媒体信息进行准确的情绪分析，辅助决策制定。

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