A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading: Tool-Augmented, Diversified, and Generalist
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摘要
本报告提出FinAgent，一种多模态基础金融交易智能体，通过融合数值、文本和视觉数据，结合双层反思模块和多样化检索机制，实现市场动态的高效分析与快速适应。FinAgent集成人工专家知识和传统量化工具，对股票及加密货币等六大数据集进行全面实验，较12个先进基线在6项财务指标中平均利润提升36%以上，单个数据集累计收益率达92.27%，表现显著优于现有方案，展示了多模态大语言模型在金融交易领域的创新应用潜力 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::7][page::8]
