FINCON: A Synthesized LLM Multi-Agent System with Conceptual Verbal Reinforcement for Enhanced Financial Decision Making
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摘要
本报告提出FINCON，一个基于大语言模型（LLM）的多智能体层级系统，结合经理-分析师架构与双层风险控制机制，通过条件风险价值（CVaR）和概念性语言强化，实现多模态金融信息的高效融合与决策优化。实证结果显示，FINCON在单只股票交易和组合管理任务中，显著提升累积收益与夏普率，且有效控制最大回撤，优于现有LLM及深度强化学习模型，展现出强泛化能力和稳定性 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::8][page::9][page::21][page::22]
