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大模型LLM驅動的AI量化投資與AutoGen初體驗。

 AI量化實驗室 2024-09-29 發布于北京
以前叫AIGC,現在業內普遍稱大模型,甚至在討論AGI(通用人工智能)。
在這2021年以前,可能會被認為是天方夜譚。
自然語言這么多年,一直被認為AI皇冠上的明珠,不可攻克。
即便Alphago已經在圍棋領域橫掃世界冠軍。
然而,ChatGPT橫空出世,打開了魔盒。
聯接主義再一次走上舞臺中央。

Chat只是形式,并非只是AI來生產內容,智能問答這樣的應用。
而是,AI能接受自然語言的提問,理解你的意圖,然后去解決問題
解決問題的能力,我們稱之為“智慧”。
這是靈長類高級動物——人類才有的東西。
現在機器也有了。

所謂生產內容,就是一切。
人類日常通過對話或者文本輸出信息,本質上不也是輸出內容而已。
AI現在可以按你的要求寫代碼,而且寫出的代碼直接就可以運行。
還可以通過多輪對話對代碼進行增量反復修改。

比如,在docker里安裝ta-lib就比較麻煩,下面這一段,我就是讓KIMI生成的,直接復制到dockerfile里,就可以在docker的python環境里編譯打包ta-lib的依賴。
FROM python:3.9-slim

# ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive
ENV TZ=Asia/Shanghai

# RUN sed -i 's@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g' /etc/apt/sources.list &&     sed -i 's@/security.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g' /etc/apt/sources.list

# TA-LibRUN apt-get update &&     apt-get install -y --no-install-recommends     build-essential     wget     libta-lib0-dev &&     rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip install TA-Lib
國內多數model都支持openAI標準,這個挺好的。

這里推薦微軟的AutoGen多智能體框架。
原因:
一、易用,直接pip install就好了,還帶有autogen studio低開碼開發。生產上直接使用框架本身即可。
二、agent的能力清晰:LLM,調用工具,代碼執行(本地和docker環境以及人工輔助)。
三、區別與langchain這種,以RAG為核心。RAG只是智能問答的一個環節罷了。

用AutoGen來做什么呢?
比如,自動生成因子,然后生成代碼,直接計算IC值,評估后迭代因子,進行回測等。
分析某一支股票的技術面,技術面等情況,自動生成研報。

AI量化實驗室——2024量化投資的星辰大海

作者:AI量化實驗室(專注量化投資、個人成長與財富自由)

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