LLM 在基金投资方面专业吗？DeepFund：实时竞技场视角
多智能体系统
2025-06-27 v2 人工智能
计算工程、金融与科学
人机交互
摘要
大型语言模型（LLMs）在各个领域展现出了令人瞩目的能力，但其在金融决策中的有效性仍未得到充分评估。当前的基准主要评估 LLM 对金融文档的理解，而非其在动态市场条件下管理资产或挖掘交易机会的能力。尽管发布了用于评估金融领域多样化任务的新基准，我们仍发现了这些基准中的四个主要问题：数据泄露、闭门造车、过度干预和维护困难。为填补这一研究空白，我们引入了 DeepFund，一个在实时环境中评估基于 LLM 交易策略的综合竞技场平台。我们的方法实现了一个多智能体框架，它们充当多个关键角色以实现真实的投资决策过程。此外，我们提供了一个 Web 界面，可视化展示 LLM 在不同市场条件下的基金投资指标表现，从而实现详细的比较分析。通过 DeepFund，我们旨在对 LLM 在基金投资方面的能力提供更现实、更公平的评估，提供多元化见解并揭示其在现实金融市场中的潜在应用。我们的代码已在 https://github.com/HKUSTDial/DeepFund 公开。
引用
@article{arxiv.2503.18313,
title = {Will LLMs be Professional at Fund Investment? DeepFund: A Live Arena Perspective},
author = {Changlun Li and Yao Shi and Yuyu Luo and Nan Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18313},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 3 figures, perspective paper