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首先申明一点,本人非投资圈老炮,见解难免局限,还请各位路过的老炮和大佬们在提出建议和指正时嘴下留情。
有人说,2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT 3.5代表着人类进入AI时代,但我不这么认为。
早在7年前的2015年10月,Google DeepMind研发的AlphaGo首次公开亮相,以 5:0 击败欧洲围棋冠军樊麾,就已经标志着AI时代开启了。
时至今日,10年有余,AGI的发展就已经进入了AI圈所谓的第三阶段,人类几千年发展所产生的知识和数据都已经被大模型学完了。现在这些大模型都开始互相蒸馏对方,甚至蒸馏名人。也许哪一天,我们每一个在数字世界留下过数字资产的人都会被蒸馏到未来的数字世界,电影《The Matrix》(黑客帝国)中所描绘的场景将变为现实。
人,会自我进化。大模型,也会自我迭代。但最大的不同,是大模型能够并行产生无数分支并快速迭代,最终找到迭代最好的那一个分支存活,
这也正是Authropic、OpenAI、智谱、月之暗面、深度求索这些大模型公司目前正全力以赴的:用大模型改进大模型。
对了,我有本职工作,只是时间上相对自由,可以在工作之余顺便搞点研究,而AI、金融恰恰是近段时间我最感兴趣的两个方向,于是就折腾出来这么一个东西,希望大家喜欢!
Trading Agents-CN:
最多可调用5个子Agent按照股票分析模板进行分析,强大之处在于多Agents进行多空辩论。
单次分析时长约在13-20分钟,同时消耗本地算力和云端LLM。
数据源配置复杂,免费数据源几乎不可用,只支持固定几个数据源。
2.0版本起作者开始采用高级功能订阅付费模式。
Daily_Stock_Anylisys(DSA):
只擅长做每日技术分析,对数据源可用性要求极高,只支持固定几个数据源。
Fincept Terminal:
“开源版”彭博终端,可做量化分析和回测,支持直连券商终端(19个印度券商)进行交易。
看板功能强大,支持宏观政策和经济形势,但均需自行配置付费数据源
本系统已充分借鉴并融合了上述三套系统的优点,为集大成者,谁用谁知道。
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