ElliottAgents: 一种自然语言驱动的用于股市分析与预测的多智能体系统
计算工程、金融与科学
2025-07-08 v1
摘要
本文介绍了ElliottAgents，一个利用自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）来分析复杂股市数据的多智能体系统。该系统将人工智能驱动的分析与艾略特波浪原理相结合，以生成人类可理解的预测和解释。一个关键特征是智能体之间的自然语言对话，使得协作分析优化成为可能。LLM增强的架构促进了高级语言理解、推理和自主决策。实验证明了该系统在模式识别和生成市场趋势的自然语言描述方面的有效性。ElliottAgents为NLP在专业领域的应用做出了贡献，展示了AI驱动的对话系统如何增强数据密集型领域的协作分析。这项研究弥合了复杂金融数据与人类理解之间的差距，满足了金融领域对可解释和自适应预测系统的需求。
引用
@article{arxiv.2507.03435,
title = {ElliottAgents: A Natural Language-Driven Multi-Agent System for Stock Market Analysis and Prediction},
author = {Jarosław A. Chudziak and Michał Wawer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.03435},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 8 figures, 1 table. This is the accepted version of the paper presented at the 38th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Tokyo, Japan