利用变换器、神经符号人工智能和基于智能体的系统进行智能财务预测

摘要

由于股票价格波动剧烈且存在复杂的时间依赖性，预测股市是一项艰巨的任务。现有的模型往往无法捕捉到这些不稳定的趋势，从而导致预测结果的可变性。本文介绍了一个基于人工智能的框架，该框架结合了序列到预测的Transformer模型和基于大语言模型（LLM）的决策机制，以实现准确且易于理解的股票价格预测。预测过程首先采用Transformer驱动的深度学习方法，通过多头注意力机制来预测NIFTY消费品指数收盘价，从而识别市场趋势。预测结果随后被提交给两种决策方法进行验证：神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）和高级AI代理架构（Advanced AI Agent Architecture），以评估预测的准确性和可解释性。神经符号AI模型侧重于基于规则推理的预测结果，确保其符合实际市场行为和风险因素；而高级AI代理架构则通过利用基于LLM的信息、外部财务数据以及历史数据来提升决策质量，从而辅助交易决策过程。借助这些人工智能方法，模型能够更有效地适应市场变化，提供更准确的预测结果。本研究通过将深度学习与符号推理相结合，进一步推动了金融市场分析的发展，证明了股票价格预测不仅准确，而且易于投资者和交易者理解和使用。通过运用基于AI的股票市场策略，这项研究为股票市场预测提供了一种更加灵活且可解释的方法，显著提升了金融市场分析的水平，进而为更优的投资策略提供了支持。