FedSight AI: Multi-Agent System Architecture for Federal Funds Target Rate Prediction
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摘要
本文提出FedSight AI：基于多主体LLM的FOMC决策模拟框架，通过整合结构化经济指标与非结构化文本（如Beige Book与Dot Plot）来复现委员会讨论、辩论与投票流程，从而生成可解释的政策预测；引入Chain-of-Draft (CoD)以强制简洁多阶段推理，显著提升效率与准确性（在2023–2024会议回测中CoD达93.75%准确率与93.33%稳定性），并在多项指标上优于MiniFed与Ordinal RF [page::1][page::2][page::3]。
