Praktische Lösung für Echtzeit-Börsenüberwachung und -prognosen
FinRobot bietet mit seinem Funktionsmodul "Market Forecasting Agent" und seiner vierstufigen Architektur eine Komplettlösung:
- Konfigurieren Sie die Basisumgebung:
- Erstellung einer virtuellen Python 3.10-Umgebung und Installation der FinRobot-Abhängigkeiten
- Konfigurieren Sie den OpenAI-API-Schlüssel in OAI_CONFIG_LIST
- Hinzufügen von Finanzdaten-API-Lizenzen wie Finnhub zu config_api_keys
- Die wichtigsten Umsetzungsschritte:
- Aufrufen des Agenten Market_Analyst (siehe Text für Beispielcode)
- Setzen Sie human_input_mode auf "NEVER" für vollautomatischen Betrieb.
- Übergeben Sie die Analyseanweisungen, die den Code des Zielunternehmens enthalten, über die Chat-Methode
- Die wichtigsten technischen Punkte:
- Integration mehrerer Informationsquellen wie Marktdaten und Nachrichten über eine Wahrnehmungsebene
- Spezialisierte Domänenanalyse durch die LLM-Finanzalgorithmus-Schicht
- Erarbeitung von Entscheidungsempfehlungen unter Verwendung eines Ansatzes zum Denken in Finanzketten (CoT)
Typisches Anwendungsszenario: Bei der Vorhersage der Kursentwicklung einer bestimmten Aktie, wie z.B. NVDA, für die nächsten 7 Tage wird das System: 1) Echtzeit-Handelsdaten sammeln 2) relevante Finanznachrichten analysieren 3) einen technischen Analysebericht mit Unterstützungs-/Widerstandsniveaus erstellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFinRobot: Ein intelligenter Körper zur Verbesserung der Effizienz von Finanzdatenanalyse und Investment ResearchDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man mit FinRobot eine Echtzeit-Börsenüberwachung und Trendprognose?
