Home Forums Investment FinGPT 3 This topic has [2] replies, 0 voices, and was last updated 5 months ago by K2. Now Editing “FinGPT 3” Name * Password * Email Topic Title (Maximum Length 80) 요즘 제가 작업 중인 FinGPT 3판 아이디어 소개해봅니다. 사람들 아이디어가 다 비슷하게 가는 거 같습니다. FinGPT 3판에서 (공개/회사 프로젝이 아니라 홈프로젝입니다) 작업 중인 것은, 요즘 유행하는 용어로 표현하면 "mcp" 도구를 스스로 만들어 확장하는 retrospective prediction "AI agent" 입니다. 예컨대 이렇게 동작하는 것이죠. 최초에 "9/7일 기준 이전 15일치 뉴스를 참고해 TSLA의 1주일 후 주가를 예측해" 라는 프롬프트로 주가 예측을 시작합니다. Iteration 1. Prompt 1: 9/7일 기준 이전 15일치 뉴스를 참고해 TSLA의 1주일 후 주가를 예측해 Prediction 1: 예측 UP, 이유: 어쩌고저쩌고 Retrospective analysis 1: 실제값 DOWN, 15일전부터 1주일후까지의 뉴스를 검토한 결과 예측이 틀린 이유는 중국 ev sales 데이터에 대한 분석미 미비하고, 공급망 충격에 대한 고려가 부족했음. 두 가지 도구 생성하겠습니다 (tool_china_ev_sales.py, tool_car_supply_chain_analysis.py). TSLA용 prompt가 위 추가 도구들을 사용하도록 업데이트 합니다. Iteration 2. Prompt 2: 9/7일 기준 이전 15일치 뉴스를 참고해 TSLA의 1주일 후 주가를 예측해. (추가된 도구 사용을 지시하는 문장 추가됨) Prediction 2: 예측 DOWN, 이유: 어쩌고저쩌고 Retrospective analysis 2: 실제값 DOWN. 예측이 맞았음. 추가 개선 필요없음. 주가 예측 요구사항에 대해 시스템이 스스로 기능과 성능을 향상시킨 후 추론 능력을 높입니다. iteration들이 끝나고 나면 super prompt와 새 tool들이 생성되어 있습니다. 프로토타입을 돌려보고 있는데 이 자동 확장되는 도구의 목록이 참 흥미롭습니다. AI가 스스로 그 도구를 자동 확장하는데, 종목별로 자동 확장된 도구의 목록이 다릅니다. 아래는 확장된 도구의 예입니다. 일부는 TSLA용이고, 일부는 ORCL용인 식이죠. tool_analyst_ratings.py tool_broad_market_sentiment_analyzer.py tool_china_ev_sales.py tool_daily_stock_price.py tool_financial_risk_assessor.py tool_finnhub_news.py tool_insider_activity_tracker.py tool_macro_growth_sensitivity.py tool_sector_performance_monitor.py tool_sector_sentiment_analyzer.py tool_sector_trends.py ... predict agent와 retrospect agent가 둘이서 예측, 보완, 예측, 보완을 계속 반복해서 과거 시점에서 어떤 과거 정보를 참조했어야 최선의 주가 예측을 할 수 있었을지를 서로 대화하며 prompt와 도구목록이 자동 확장됩니다. 최종적으로 티커별로 최적화된 super prompt와 tool들이 생성되는 거죠. 이 도구들은 기능 검증을 위해 llm을 이용하도록 초판이 자동으로 만들어지지만 결국 손으로 하나씩 api 써서 non-llm facts로 채워야 하고요. 안 그러면 거짓말 위에 서 있는 추론 시스템이 만들어집니다. 이게 사실 ChatGPT, Gemini 등 온라인 서비스들이 이미 해주는 거 같은데? 라고 말할 수 있는데, 맞아요. 그거 정확히 맞습니다. Deep Thinking 모델이라는 것들이 하는 일이에요. 그런데 비용 문제가 있어서 이걸 대량으로 온라인에서 돌리질 못해요. 그리고 내가 원하는 facts들을 모조리 수거하는 일도 불가능합니다. 제 현실의 문제점은, 한달에 한 종목 pick up 하기도 버거운 상태거든요. 제 눈도 2개밖에없고, 모니터도 2개밖에 없고, 손도 2개. 뉴스 따라잡기도 힘들고. 누가 초기 분석해 놓으면 거기에 반응해서 거래 전략 세우는 늦은 반응. 다 문제죠. 현재의 proof-of-concept 목표는, test 데이터에 최적화 시키는 것이고요. 그 다음 unseen 데이터로 어느 정도 generalization을 하는 과정을 거쳐야겠죠. 일단은 최적화 먼저. 이게 되더라도, 월가 트레이더들이 쓰는 bloomberg 터미털에 훨 못 미치는 정보력이겠지만, 월가의 자동 거래 시스템보다 훨 느리겠지만, 그래도 개인이 그런 도구를 사용할 수 있는 날은 영원히 오지 않을 것이므로, 목마른 놈이 우물 판다고 필요한 사람이 부족하나마 스스로 만들어서 써야죠. 거짓말 덜 하는 종목별 전문가 5000개 가지는 날 곧 오리라 믿습니다. I agree to the terms of service Update List
