Исследователи AI4Finance Foundation представили открытую модель FinRobot — фреймворк AI-агентов, специально разработанный для анализа рынка акций. FinRobot объединяет количественный и качественный анализ через трехуровневый подход Chain of Thought (CoT). Модель опубликована в открытом доступе на Github.
В исследовании отмечается, что, генеративный AI имеет достижения в области финансового анализа, однако существующие решения часто не справляются с задачей из-за узкой направленности на технические факторы и ограниченных возможностей для экспертной оценки. FinRobot стремится решить эту проблему, интегрируя комплексные возможности рассуждения, которые используют реальные аналитики в брокерских фирмах.
Фреймворк обрабатывает множество источников данных, включая отчеты SEC (годовые 10-K и квартальные 10-Q), корпоративные релизы, отчеты о прибыли компаний, отраслевые исследования, новости рынка в реальном времени и использует альтернативные источники данных.
Техническая архитектура
FinRobot применяет трехступенчатую цепочку рассуждений (CoT), которая воспроизводит аналитическую глубину и повествовательные навыки человека-аналитика в анализе данных, генерации концепций и отчетов.
Data-CoT Agent служит основой, агрегируя и обрабатывая разнообразные финансовые данные из документов SEC, отчетов о прибыли и альтернативных источников, обеспечивая при этом точную интеграцию как количественных показателей, так и качественных выводов.
Concept-CoT Agent выступает в роли аналитического ядра, имитируя рассуждения человека-аналитика для контекстуализации данных, анализа конкурентов и получения выводов через финансовые модели и оценку настроений на рынке.
Thesis-CoT Agent работает на уровне генерации ответа, организуя выводы в профессиональные отчеты по исследованию акций в соответствии со стандартами финансовых исследований, включая инвестиционные рекомендации, финансовые прогнозы, оценки рисков и модели оценки стоимости. Такой многоуровневый подход позволяет FinRobot сохранять глубину и связность, характерные для профессиональных аналитиков акций.
Результаты и оценки FinRobot
Исследователи провели экспертную оценку с помощью группы аналитиков инвестиционных банков, которые оценили систему по трем параметрам:
- Точность: в среднем 9.5/10 (оценки: 9-10);
- Логичность: в среднем 9.4/10 (оценки: 9-10);
- Повествование (storytelling): в среднем 8.4/10 (оценки: 7-10).
Оценка включала детальные критерии для каждого показателя: эксперты анализировали точность данных, структуру отчетов и качество текста ответа. Результаты модели сравнивались с отчетами крупных брокерских фирм.
Известные ограничения
В исследовании отмечается, что система работает преимущественно на английском языке, требует проверки фактической точности и может нуждаться в человеческом контроле для составления сложных сценариев развития рынка.
