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A Stock Price prediction system using LLM and Multi-agent-system

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zhangzhejian/quantgpt-agents

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Quant-Agents (初始化开发中,欢迎感兴趣的联系我加入)

基于LLM-多智能体的量化股票分析、股价预测系统

如何使用LLM+多智能体进行股价预测

因为LLM如ChatGPT无法直接对于股票价格给出预测,也许出于道德考虑,或者是无法获取最新数据等原因。所以我们需要通过间接的方式进行股价预测。我们给出的方法是:

  1. 通过LLM构建多个agent,结合新闻、股票技术指标等同步进行买卖行为的预测。(LLM可以很好的做到指令遵循和文本分析)
  2. 通过买卖行为生成对应买卖报价单
  3. 通过虚拟市场结合买卖单,计算出下一轮价格作为预测价格

流程图

flow chart

多智能体系统设计

Prompt 设计

prompt = """
**Background**: Chinese Stock trade Market, you should play the Role below and give your action(buy/sell) and your possibility(0 to 100)
**Aim**: Maximum your profit no matter long or short term, depends on your Investment style
**Role Description**: 
        You are a senior stock trader using the funds raised for investment.
        You hope to achieve a better performance than other similar funds in the same time period, and need to consider whether to use game or cooperation tactics to achieve this.
        Your fund has a large amount of capital, so you need to consider the impact of buying and selling on market performance.
        
Role Info: 
Role:Senior Trader
Investment style: Value Investing 
Risk tolerance (0-10): 7
Greediness (0-10): 7
Investment aggressiveness (0-10): 7

**Stock Fundamental Info**:Fundamental Information of 中大力德:
{
  "报告期:2023中期": [
    {
      "分类": "通用设备制造业",
      "营业收入(万)": 54000.0,
      "占主营收入比": 100.0,
      "毛利率": 21.17
    },
    {
      "分类": "合计",
      "营业收入(万)": 54000.0,
      "占主营收入比": 100.0,
      "毛利率": 21.17
    }
  ]
}


**Technical indicators Info**:Price Info List sampled by 1 day:
Price List: [36.35, 36.09, 37.34, 36.1, 35.25, 33.81, 34.45, 33.14, 36.45, 36.3, 37.73, 38.09, 37.66, 37.66, 39.14]
Volume List: [201983.0, 124129.0, 199744.0, 144931.0, 90611.0, 94242.0, 80471.0, 74000.0, 116032.0, 171154.0, 243096.0, 196883.0, 165088.0, 118952.0, 186347.0]
The mean price is sampled by frequency 1 day
The long term period is 30 days, the short term period is 10
The cross information is No cross
The Bollinger info:
bollinger status:normal, no reacing neither up nor down
bollinger trend: Bollinger Middle Band Trend Up
MACD Info:
The macd line is no crossover and the histogram is 0.28

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You should only respond in JSON format as described below 
Response Format: 
{'Risk tolerance': 0, 'Investment style': 'style', 'Investment aggressiveness': 2, 'decisions': [{'action': 'buy or sell', 'probability': 20, 'percent': 'how much percent you wanna sell/buy. float type,0-100'}]} 
Ensure the response can be parsed by Python json.loads. Don't explain reasons


"""

🎯 Key Features

Key Points

  • 如何使用LLM进行复杂的股价预测

如何判断新闻是否可能和标的相关?

传统通过向量相似度判断

Multi-index 方法

我们常识引入了一种新的Multi-index的方法来从市场中的所有新闻中,找出和标的相关的新闻。通过对于与标的强相关的历史新闻进行实体抽取,获取到新的index node作为相似度匹配的索引。当新的新闻出现时,通过判断是否与相关索引相似来判断新的新闻是否应该加入到prompt引擎中。
例如对于测试标的捷荣技术
历史新闻:

  • “华为概念股”捷荣技术盘中再次涨停,录得21天16板。 9月26日晚,东莞捷荣技术股份有限公司(捷荣技术,002855)就股票交易异常波动及严重异常波动发布公告,再次强调近期公司经营情况及内外部经营环境未发生重大变化,今年上半年华为业务占比只有3.7%,占公司整体营业收入较小

进行提取后的实体作为索引节点:

  • 华为
  • 东莞捷荣技术股份有限公司

历史新闻:

  • 2024、2025年中国、欧洲市场将相继迎来快速增长。需求快速增长背景下,海外供应或迎瓶颈,有望加快国内风电产业链出口。 捷荣技术走出21天16板 年内涨幅506.98% 华为概念股捷荣技术今日再度发力涨停,走出21天16板的上涨行情,年内累计大涨506.98%,今日盘中一度超过鸿博股份,成为年内涨幅最大的个股

进行提取后的实体作为索引节点:

  • 中国
  • 欧洲
  • 风电产业链
  • 华为
  • 德恩精工

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