MarketSenseAI 2.0: Enhancing Stock Analysis through LLM Agents
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摘要
本报告介绍了MarketSenseAI框架的最新进展，利用大语言模型(LLMs)结合检索增强生成与链式代理方法，实现对财务披露、宏观经济报告和市场动态的综合分析。实证结果显示，在2023-2024年S&P 100股票测试中，MarketSenseAI精选股票累计收益率达到125.9%，显著优于指数的73.5%，且保持了较优的风险指标。此外，2024年S&P 500测试进一步验证了该框架的可扩展性与稳健性，实现比市场高33.8%的Sortino比率。该研究推动了LLM在金融分析领域的应用创新，提升了股票选取的准确性与策略透明度[page::0][page::5][page::15][page::16][page::19]
