利用AI来增强金融投资决策
密钥学习目标:
了解层次结构,主管角色和代理协调。
- 开发域特异性,情感和定量分析剂。
- 集成了数据驱动建议的AI洞察力。 >实施,优化和缩放AI驱动的应用程序。
- 该模块在使用可扩展框架的构建智能的,AI驱动的多代理系统方面提供了实用的经验。
- (本文是数据科学博客马拉松的一部分。) 目录的
- 表:
- >多代理AI系统:Langchain主管
多代理体系结构 用于金融市场分析的动手多代理AI系统
设置环境定义专用代理函数
创建和部署代理- 运行系统
- 未来增强
- 钥匙要点
- 常见问题
- 多代理AI系统:Langchain主管
一个简单的示例说明了一个管理两个专业代理的主管: - 控制代理消息包含在系统的整体对话历史中:包括代理的完整消息历史记录:
多代理体系结构
该系统包含五个协调的AI代理:
-
市场数据代理(
) - 检索实时财务数据(股票价格,市盈率,EPS,EPS,收入增长)。 确保访问当前的市场信息。 - >情感分析代理( sentiment_expert) - 分析股票的新闻和社交媒体情感,将其归类为正,中性或负面。 定量分析代理
- (
part_expert ) - 计算股票价格趋势,移动平均值和波动性指标。确定趋势和风险水平。 > 投资策略代理 ( - 策略_expert ) - 基于所有可用见解生成买入/出售/持有建议。
- market_supervisor) - 管理所有代理,委派任务,监视工作流和汇总用户的建议。> >实践多代理AI用于金融市场分析
1。设置环境
安装必要的依赖项:>安全地配置您的OpenAI API密钥:
!pip install langgraph-supervisor langchain-openai2。定义专用代理函数
import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<your_api_key>"</your_api_key>
(用于获取市场数据,情感分析,定量分析和投资策略的代码示例在原始文本中提供了不变。) 3。创建和部署代理
(用于创建和部署代理的代码示例使用langgraph主管和Langchain在原始文本中提供,并且保持不变。)
4。运行系统
(用于运行系统的代码示例和查询投资建议在原始文本中提供,并且保持不变。
未来增强
集成了实时库存数据的实时API(Yahoo Finance,Alpha Vantage)。 通过更广泛的社交媒体监测来增强情感分析。
扩大投资组合管理以纳入风险评估和多元化策略。
钥匙要点
- 这个多代理AI系统可自动化市场分析,情感评估和投资建议。
- >专业代理人处理不同的任务,由主管代理进行有效协调管理。
- 该系统使用langgraph主管,启用模块化,可伸缩性和自动化。
- > 实时数据和高级功能的集成增强了系统的功能。
(本文所示的媒体不归Analytics Vidhya拥有,并由作者酌情使用。)
>常见问题(FAQ部分与原始文本保持不变。
以上是构建用于金融市场分析的多代理AI系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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