FinGPT：一个「专用于金融领域」的开源大语言模型（LLM）框架，源码公开！

引言

目前，大型语言模型（LLM）在不同领域中已经展现出它强悍的性能，这也极大引起了金融科技圈的浓厚兴趣。然而金融数据的实时性、多样性、复杂性等特点，限制了大模型的应用。为此，今天给大家分享的这篇文章面对该挑战，「提出了一个开源的大语言模型框架FinGPT，专门用于金融领域」，它采用以数据为中心的方法，为研究人员提供了可访问和资源来开发自己FinLLMs。该框架可用在智能投顾、情绪分析、量化交易、风险管理、破产预测、金融教育培训等方面。

Paper：/pdf/2306.06031v1.pdf

Code：https://github.com/ai4finance-foundation/fingpt

金融数据特点

2022年12月，ChatGPT生成式大型语言模型的爆火吸引了全世界人们的注意，人们也逐步开始将大型语言模型应用到其它领域中，例如：工业机械控制、计算机视觉等。不仅如此，金融科技圈同样对生成式大语言模型在金融领域的潜在应用产生了浓厚兴趣。之前和一位金融科技的大佬聊天就提到，「目前保险、证券、银行等都在迫切寻找应用场景，尽快实现大模型的应用试点」。这或许就是为啥各大科技公司都在发布自己的大模型吧，因为这块国企蛋糕还是挺香的。

但是，对于金融大型语言模型（FinLLM），成功的策略不仅取决于模型架构的能力，而且同样依赖于训练数据。金融数据来自各种来源，具有独特的特点。例如：

财经新闻包含有关世界经济、特定行业和个别公司的重要信息。该数据通常存在以下特点：实时性、动态性、影响力大等；

公司申报/公告是企业向监管机构提交的官方文件，提供有关公司财务状况和战略方向的信息。此类数据通常存在以下特点：粒度细、可靠性、周期性、影响力大等；

与金融相关的社交媒体讨论可以反映公众对特定股票、行业或整个市场的情绪。此类数据通常存在以下特点：多变性、实时情绪、波动性；

趋势走向数据，此类数据经常能够在金融财经及论坛中看到，一般会提供关于市场动态和投资策略见解。此类数据通常存在以下特点：专业的分析观点、市场情绪、覆盖市场广泛等。 这几类数据对于市场动态都能给出独特的见解，通过整合这些数据，金融语言模型FinGPT能够促进人们对金融市场有更全面的了解，进而做出有利的金融决策。

金融数据处理挑战

对于复杂多样的金融数据的处理，主要面临的挑战：

「时间敏感」，一篇新闻的发布，就会给投资者提供一个机会窗口来最大化它们的alpha；

「高度动态」，每天都会存在大量的新闻信息，依据此类信息频繁的训练模型是不切实际的；

「低信噪比」，数据量很大但真正有用的数据却相对较少，如何提取有用的信息需要复杂的技术手段。

FinGPT

基于以上问题，本文提出FinGPT，它是专为在金融领域应用大型语言模型 (LLM) 而设计的开源框架。如下图所示，FinGPT 主要由四个基本组件组成：数据源、数据工程、LLM 和应用程序。其中每个组件都在维护 FinGPT 在处理动态金融数据和市场条件方面的功能和适应性方面发挥着至关重要的作用。

「数据源层」：FinGPT 管道的起点是数据源层，它协调从各种在线资源中获取大量财务数据。该层通过整合来自新闻网站、社交媒体平台、财务报表、市场趋势等的数据来确保全面的市场覆盖。目标是捕捉市场的每一个细微差别，从而解决金融数据固有的时间敏感性问题。

「数据处理层」：该层专注于NLP数据的实时处理，以应对金融数据固有的高时间敏感性和低信噪比的挑战。它结合了最先进的 NLP 技术来过滤噪音并突出显示最重要的信息。

「LLMs层」：处于核心位置，它包含各种微调方法，优先考虑轻量级适应，以保持模型的更新和相关性。通过维护更新的模型，FinGPT 可以处理金融数据的高度动态特性，确保其响应与当前的金融环境同步。

「应用层」：FinGPT 的最后一个组成部分是应用层，旨在展示FinGPT 的实际适用性。它为金融任务提供实践教程和演示应用程序，包括机器人咨询服务、量化交易和低代码开发。这些实际演示不仅可以作为潜在用户的指南，还可以强调 LLM 在金融领域的变革潜力。

应用范围

通过结合以上这些相互关联的组件，FinGPT提供了一个全面可用的解决方案，利用人工智能在金融领域的研究、创新和实际应用。它可以应用在以下方面：

1.「智能投资顾问」：提供个性化的金融建议，减少需要经常面对面咨询的需求。

2.「量化交易」：生成交易信号，帮助做出明智的交易决策。

3.「投资组合优化」：利用众多的经济指标和投资者档案，构建最佳投资组合。

4.「金融情绪分析」：评估不同金融平台上的情绪，为投资指导提供深入的见解。

5.「风险管理」：通过分析各种风险因素制定有效的风险策略。

6.「金融欺诈检测」：识别潜在的欺诈交易模式，增强金融安全性。

7.「信用评分」：根据财务数据预测信用风险，帮助贷款决策。

8.「破产预测」：基于财务和市场数据预测公司潜在的破产情况。

9.「并购预测」：通过分析财务数据和公司简介来预测潜在的并购活动，帮助投资者预测市场动向。

10.「ESG（环境、社会和治理）评分」：通过分析公共报告和新闻文章来评估公司的ESG得分。

11.「低代码开发」：通过用户友好的界面促进软件开发，减少对传统编程的依赖。

12.「金融教育」：作为AI导师，简化复杂的金融概念，提高金融识别度。