FINCON：金融交易辅助决策 LLM 多智能体系统，资产交易累计回报超过57%，夏普比率0.825

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“ FINCON: A Synthesized LLM Multi-Agent System with Conceptual Verbal Reinforcement for Enhanced Financial Decision Making ” 金融市场的复杂性和波动性使得高质量的投资决策面临挑战，目标是最大化利润并管理市场风险。人类的认知局限性可能影响决策效率。本文提出一个基于LLM的多代理框架FINCON，专注于单只股票交易和投资组合管理。引入合成经理-分析师的层次沟通结构，优化数据分配和决策过程，降低成本，提高效率。 实验结果表明，风险控制设计有效管理市场风险，提升交易表现。在单资产交易任务上，FINCON累计回报超过57%，夏普比率为0.825。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2407.06567 Github地址 ：https://github.com/The-FinAI/FinCon 摘要 LLM在复杂金融任务中展现潜力，但顺序决策和风险管理仍具挑战。FINCON是基于LLM的多代理框架，采用经理-分析师层级结构，促进跨功能协作。 ………………………………