ENHANCING ANOMALY DETECTION IN FINANCIAL MARKETS WITH AN LLM-BASED MULTI-AGENT FRAMEWORK
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摘要
本报告提出了基于大型语言模型（LLM）的多智能体框架，通过专家协作、多源验证和管理层讨论，显著提升金融市场异常检测的准确性与效率，减轻人工复核负担。以1980-2023年标普500指数数据为实证，展示该框架在异常点识别、数据验证及报告汇总的完整流程及其在实时金融市场监控中的应用潜力[page::0][page::1][page::2][page::3][page::16]。
