StockAgentSistema de modelo de lenguaje grande multiagente que simula el comportamiento de inversión del inversor en un entorno del mercado de valores realista para estudiar cómo los factores externos afectan las decisiones y...

StockAgent es un sistema multiagente de modelo de lenguaje grande (LLM) diseñado para simular el comportamiento de inversión de los inversores en un entorno del mercado de valores realista. Se tiene como objetivo estudiar cómo los factores externos, como la actividad económica macro, los cambios de política, los fundamentos de la empresa y los eventos mundiales, afectan las decisiones de trading y los resultados. El sistema permite a los usuarios evaluar el impacto de diferentes factores externos en la inversión y analizar el comportamiento de trading y los efectos de la rentabilidad. StockAgent evita la cuestión del escape del conjunto de prueba presente en los sistemas de simulación de trading existentes basados en agentes de inteligencia artificial al evitar el uso del conocimiento previo relacionado con los datos de la prueba. El sistema consta de cuatro fases: Fase Inicial, Fase de Trading, Fase Post-Trading y Fase de Eventos Especiales. Soporta el uso de diferentes LLMs, incluidos GPTs y Gemini, para simular comportamientos de trading. StockAgent proporciona valiosas perspectivas para consejos de inversión y recomendaciones de acciones basados en LLM a través de sus simulaciones.