这项由哈佛大学的熊国俊、史蒂文斯理工学院的邓志阳等多位筹算者共同完成的筹算发表于2025年2月，论文标题为《FLAG-TRADER: Fusion LLM-Agent with Gradient-based Reinforcement Learning for Financial Trading》。成心思意思深入了解的读者可以通过arXiv:2502.11433v3探望完整论文。

想象一个无意像履历丰富的股票交游员一样念念考和决策的AI助手，它不仅能读懂市集新闻，剖析复杂的股价走势图，还能在少顷万变的金融市集中作念出聪慧的买卖决定。这听起来像科幻电影里的情节，但这恰是哈佛大学、史蒂文斯理工学院、哥伦比亚大学等多所闻明院校筹算团队刚刚罢了的打破性恶果。

传统的AI炒股就像一个只会按照固定公式谋略的机器东说念主，它可能看得懂股价数字，却剖析不了新闻背后的含义。而东说念主类交游员天然能概括分析各式信息，但常常受豪情影响，容易在市集波动中迷失主张。筹算团队想要创造的，是一个既具备东说念主类般机动念念考能力，又能保持机器般悠闲感性的"无缺交游员"。

这项筹算的中枢立异在于将两种不同的AI技巧玄机勾通。第一种是大讲话模子，就像ChatGPT那样能剖析和生成天然讲话的AI系统，它负责剖析市集信息和新闻；第二种是强化学习，这是一种让AI通过络续试错来修订决策的考研方法。筹算团队将这两者交融，创造出了一个名为FLAG-TRADER的新式AI交游系统。

总共这个词筹算过程就像考研一个万能的交游学徒。最初，筹算团队选拔了一个只消1.35亿参数的相对较小的讲话模子看成基础，这就像挑选了一个聪惠但履历尚浅的生人。然后，他们瞎想了一套非常的考研方法，让这个AI生人在模拟的股票市集中络续进修买卖决策。每次AI作念出交游决定后，系统会把柄收尾给出奖励或刑事办事，就像一个严格但刚正的导师在指点学徒的每一走路动。

令东说念主惊诧的是，经过这种考研的微型AI模子推崇果然超越了好多限制繁密的交易AI系统，包括GPT-4这么的明星产品。这就像一个经过专科考研的业余选手打败了多位闻明的管事选手，阐明注解了挑升化考研的威力。

一、智能交游的逆境与机遇

在金融交游的寰宇里，东说念主工智能濒临着前所未有的挑战。传统的AI交游系统就像一个只会看天气预告却不懂得感受风向变化的表象员，它们无意处理历史数据和技巧目的，却无法信得过剖析市集背后的复杂豪情和新闻事件的深层含义。

这些传统系统的第一个致命瑕玷是信息整合能力有限。金融市集的信息源头极其万般化，既包括股价、交游量这么的数字数据，也包括新闻报说念、分析师批驳、酬酢媒体豪情等文本信息。传统AI就像一个偏科严重的学生，数学很好但语文很差，只可处理数字信息，却读不懂翰墨信息的紧迫含义。当紧要新闻事件发生时，这种局限性就会内情毕露。

第二个问题是安妥性差。金融市集就像幻化莫测的天气，今天的得手战术可能来日就失效了。传统AI系统在某个时期考研完成后，战术就相对固定了，面对市集环境的变化常常措手不足。这就像用旧年的舆图开本年的路，很容易迷失主张。

第三个问题是过度依赖东说念主工瞎想的技巧目的。这些目的就像古代占卜用的器用，天然有一定的参考价值，但常常带有瞎想者的主不雅判断和历史局限性。当市集出现新的变化模式时，这些传统目的可能就失去了指点真谛真谛。

与此同期，大讲话模子的兴起为处置这些问题带来了新的但愿。这些模子就像一个博览群书的学者，无意同期剖析数字和翰墨信息，捕捉恒久趋势，何况在不同的市集环境中展现出邃密的安妥性。它们最大的上风是无意索求幽微的情谊信号，剖析新闻背后的深层含义，而无需依赖东说念主工瞎想的复杂特征。

可是，将大讲话模子径直用于交游也濒临着新的挑战。最初是本钱问题，运行这些大型模子就像养一支繁密的内行团队，需要巨大的谋略资源和运营本钱。其次是适用性问题，这些模子主如果为了生成静态文本而考研的，就像让一个擅长写著作的作者去作念及时决策，常常力不从心。

更紧迫的是，现存的大讲话模子agent框架天然功能矍铄，但结构复杂，实施和悭吝本钱都很高。它们就像一台精密但复杂的瑞士腕表，天然功能都全，但普通用户很难掌执和使用。

面对这些交叉的挑战，筹算团队建议了一个缺陷问题：能否瞎想一个框架，将大讲话模子的推理能力与强化学习的奖励驱动优化能力无缝交融，从而处置金融序贯决策的挑战？这个问题的谜底即是FLAG-TRADER系统的出身。

这个系统的瞎想念念路就像打造一个瞎想的交游团队，既有善于分析和剖析的军师（大讲话模子），又有擅长从实战中学习修订的考验（强化学习算法）。通过让这两者密切配合，系统既能剖析复杂的市集信息，又能在实践中络续优化决策战术。

二、FLAG-TRADER的中枢架构瞎想

FLAG-TRADER系统的瞎想就像建造一座既好意思不雅又实用的屋子，需要玄机的架构筹画和讲究的里面装修。总共这个词系统的中枢念念想是让东说念主工智能像东说念主类交游员一样办事，既能剖析复杂的市集信息，又能从每次交游中学习修订。

系统的举座架构可以比作一个履历丰富的交游公司。在这个公司里，有一个挑升负责信息处理和决策建议的分析师部门，也有一个负责实施交游和评估收尾的实施部门。这两个部门紧密配合，共同完成交游任务。

在技巧层面，FLAG-TRADER选择了一个聪惠的"部分微调"战术。就像培训一个新职工时，咱们不会要求他忘掉总共之前的学问再行入手，而是在保持其基础能力的同期，针对性地培养新的专科技巧。系统将大讲话模子的参数分为两部分：冻结的基础层和可考研的顶层。冻结的部分就像职工的基础培育配景，保持不变；可考研的部分就像专科技巧培训，可以把柄具体需求进行休养。

这种瞎想的玄机之处在于既保留了大讲话模子矍铄的讲话剖析能力，又允许系统针对金融交游任务进行挑升优化。这就像让一个有体裁功底的东说念主去学习金融学问，既不会失去原有的讲话天资，又能取得新的专科技巧。

系统的输入瞎想也很有老成。筹算团队将复杂的市集状态退换成结构化的文本辅导，就像为AI准备一份详备的市集简报。这份简报包含四个缺陷部分：最初是任务描摹，明确告诉AI刻下的主张是什么，就像给职工安排具体的办事任务；其次是行动空间，明晰地列出总共可能的交游选拔（买入、卖出、持有），就像提供一份操作手册；第三是刻下状态示意，包含市集目的、历史价钱数据和投资组合景色，就像提供及时的市集谍报；终末是输出时势要求，确保AI的决策无意被系统正确剖析和实施。

在麇集架构方面，FLAG-TRADER选择了经典的演员-批驳家（Actor-Critic）框架。这个框架就像一个由演员和导演构成的创作团队。演员负责作念出具体的交游决策，而导演负责评估这些决策的质料。两者互相等合，络续修订扮演质料。

战术麇集（演员）负责生成交游决策。它的办事经由就像一个专科分析师的念念考过程：最初招揽市集信息，然后通过冻结的讲话模子层进行基础剖析，接着通过可考研层进行专科分析，终末通过战术头输出具体的交游建议。这个过程确保了决策既基于丰富的讲话剖析能力，又针对交游任务进行了挑升优化。

价值麇集（批驳家）则负责评估刻下市集状态的价值。它与战术麇集分享沟通的基础结构，但使用独处的价值头来预计预期收益。这种分享结构的瞎想既提高了谋略遵循，又确保了两个麇集对市集状态有一致的剖析。

系统的学习机制选择了在线战术梯度方法，具体使用了PPO（Proximal Policy Optimization）算法。这个算法就像一个严慎的投资参谋人，在追求更高收益的同期，也会纪律风险，幸免过于激进的战术休养。每次交游后，系统都会把柄试验收尾休养战术，但休养幅度会被纪律在合理范围内，幸免因为单次交游收尾而作念出过度反应。

参数更新过程投诚三个档次的优化战术。战术头参数把柄战术损失进行更新，价值头参数把柄价值损失进行更新，而分享的可考研讲话模子层则同期商酌战术损构怨价值损失进行合资优化。这种分层优化战术确保了系统各个组件无意协调发展，幸免了某个部分的过度优化导致举座性能着落。

三、智能辅导瞎想与状态示意

在FLAG-TRADER系统中，怎样将复杂的金融市集信息退换成AI无意剖析的讲话，是总共这个词系统得手的缺陷一环。这个过程就像为一个刚来到中国的异邦一又友翻译复杂的交易新闻，既要保持信息的准确性，又要确保对方无意饱胀剖析。

筹算团队瞎想的辅导系统选择了四层结构，每一层都有其特定的功能和紧迫性。总共这个词辅导就像一份全心编制的投资简报，既包含了必要的配景信息，又提供了具体的操作指点。

任务描摹层是总共这个词辅导的发轫部分，它的作用就像为AI设定一个露出的管事变装。系统会明确告诉AI："你当今是一个专科的股票交游助手，你的主张是匡助交游者作念出最优的买入、持有或卖出决策。"这个描摹不仅界说了AI的身份，还明确了其办当事人张和评价圭表。描摹中会详备阐明交游战术的中枢原则：在股票被低估时实施买入操作，在风险过高或股票被高估时实施卖出操作，在市集景色不解确时选拔持有。同期，系统还会强调交游决接应该商酌交游本钱的最小化，并与市集动量目的保持一致。

动作空间界说是第二个缺陷构成部分，它就像为AI提供一份圭表化的操作手册。系统会明晰地列出总共可能的交游选拔，并用阳春白雪的标签进行记号。具体来说，AI只需要在"Buy"（买入）、"Sell"（卖出）和"Hold"（持有）三个选项中作念出选拔。这种简化的动作瞎想既镌汰了决策复杂度，又确保了总共决策都是可实施的。

刻下状态示意是总共这个词辅导系统中信息量最大的部分，就像一份详备的市集谍报评释。这部分信息被组织成结构化的时势，包含了AI作念出聪慧决策所需的所联系键信息。

历史价钱数据部分提供了股票的近期价钱走势信息。系统会将一系列历史价钱数据整理成易于剖析的时势，让AI无意识别价钱趋势和波动模式。这些数据就像股票的"体温纪录"，匡助AI判断刻下价钱水平是否正常。

账户状态信息则提供了刻下投资组合的详备情况。这包括现款余额、持股数目和总账户价值三个中枢目的。现款余额告诉AI有若干资金可以用于新的投资，持股数目暴露了刻下的投资敞口，总账户价值则反应了举座的投资推崇。这些信息就像投资者的"钱包清单"，确保AI在作念决策时充分商酌刻下的财务景色。

决策历史目的是一个立异的瞎想，它提供了AI夙昔决策的推崇纪录。这个部分包含了最近的奖励纪录、净值变化和历史动作序列。奖励纪录暴露了近期交游决策的盈亏情况，净值变化反应了投资组合价值的历史演变，历史动作序列则纪录了AI夙昔的具体交游行为。这种历史信息的提供就像为AI配备了一个"交游日志"，匡助它从过往履历中学习和修订。

输出时势要求是辅导系统的终末一个构成部分，它确保AI的答复无意被系统准确剖析和实施。系统要求AI必须以圭表化的JSON时势复返决策收尾，比如"{'Action': 'Buy'}"、"{'Action': 'Sell'}"或"{'Action': 'Hold'}"。这种时势化要求就像为AI提供一个圭表的"回答模板"，确保系统无意准确解析和实施决策。

总共这个词辅导瞎想的玄机之处在于它将复杂的数值信息和抽象的交游主见退换成了天然讲话神志。这种退换不仅让大讲话模子无意阐明其矍铄的讲话剖析能力，还确保了信息的完整性和准确性。通过这种方式，AI无意像东说念主类交游员一样剖析市集景色，同期保持机器的谋略精度和实施遵循。

四、强化学习考研机制

FLAG-TRADER系统的学习过程就像培养一个管事交游员，需要通过多量的实战进修来积蓄履历和修订战术。与传统的监督学习不同，强化学习让AI在确切的市集环境中通过试错来学习，这个过程更接近东说念主类学习交游的天然方式。

系统选择的在线战术梯度学习方法可以比作一个络续修订的学习轮回。每个学习轮回包含四个缺陷才智：状态不雅察、决策实施、收尾评估和战术休养。这就像一个交游学徒每天的办事经由：先不雅察市集情况，然后作念出交游决定，接着评估交游收尾，终末归来履历训戒来修订畴昔的决策。

状态不雅察阶段，系统会从交游环境中获取刻下的市集信息，并将这些信息退换成结构化的文本辅导。这个过程就像一个交游员每天早上稽察市集简报，了解最新的价钱走势、账户景色和市集新闻。AI通过处理这些信息来变成对刻下市集景色的剖析。

决策实施阶段，战术麇蚁合把柄刻下状态生成交游决策。这个过程触及多层谋略：最初，文本信息通过冻结的讲话模子层进行基础剖析；然后，通过可考研层进行专科分析；终末，战术头输出具体的交游动作概率漫步。系统会从这个漫步中采样得到最终的交游决策，这种立时采样确保了战术的探索性，幸免AI过早堕入局部最优战术。

收尾评估是学习过程中最缺陷的一步。系统会把柄交游收尾谋略即时奖励，这个奖励的瞎想径直影响AI的学习主张。筹算团队选拔使用基于夏普比率的奖励函数，这种瞎想既商酌了收益性，又兼顾了风险纪律。具体来说，奖励被界说为刻下夏普比率与前一天夏普比率的差值，这么的瞎想饱读吹AI追求风险休养后的收益最大化，而不是单纯的收益最大化。

夏普比率的谋略过程体现了金融投资的中枢原则。它将平均收益率与无风险利率的差值除以收益率的圭表差，得到一个风险休养后的收益目的。这就像评价一个司机不仅要看他开得多快，还要看他开得多安全一样。通过使用夏普比率看成奖励信号，系统学会了在追求收益的同期纪律风险。

战术休养阶段选择了PPO算法进行参数更新。PPO算法的中枢念念想是在修订战术的同期保持褂讪性，幸免因为单次坏收尾而发生剧烈的战术变化。这就像一个熟习的投资者，不会因为一天的耗损就饱胀改动投资战术，而是在褂讪的基础上进行渐进式休养。

算法的中枢是概率比率的谋略和编订机制。概率比率计算的是新战术相关于旧战术选拔某个动作的倾向变化。如果这个比率过大，意味着战术变化过于剧烈，算法认识过编订机制将其纪律在合理范围内。这种瞎想确保了学习过程的褂讪性和可靠性。

上风意想是另一个紧迫的技巧细节。系统使用广义上风意想（GAE）来谋略每个决策相关于平均水平的优劣进程。这种意想方法既商酌了即时奖励，又商酌了畴昔奖励的盼愿值，匡助AI更好地剖析恒久战术的价值。这就像评价一个棋手的每一步棋，不仅要看刻下这步棋的径直效果，还要商酌它对整盘棋局的影响。

参数更新过程选择了分层优化战术。战术头和价值头有各自独处的学习率，而分享的讲话模子层则使用合资损失函数进行更新。这种瞎想确保了系统各个组件无意协调发展，幸免了某个部分的过度优化影响举座性能。

总共这个词考研过程被组织成多个迭代周期，每个周期包含数据麇集、上风谋略和参数更新三个阶段。系统会悭吝一个履历回放缓冲区，存储交游履历用于批量学习。这种瞎想提高了学习遵循，同期保证了考研样本的万般性。

五、实验瞎想与性能评估

为了考据FLAG-TRADER系统的试验效果，筹算团队瞎想了一个全面的实验有筹商，就像为一个新的投资战术进行严格的回测和比较分析。总共这个词实验的瞎想既要确保收尾的确切度，又要体现系统在不同市集环境下的推崇。

实验选拔了六个具有代表性的投资标的，包括五只股票和一种加密货币。这些标的涵盖了不同的行业和市集特征：微软公司（MSFT）代表科技龙头股，强生公司（JNJ）代表医药健康行业，UVV公司（UVV）代表中小盘股票，霍尼韦尔海外（HON）代表工业制造业，特斯拉（TSLA）代表新动力汽车行业的高波动性股票，比特币（BTC）则代表加密货币市集。这种万般化的选拔就像构建一个微型的投资组合，无意测试系统在不同类型钞票上的安妥能力。

基准比较方面，筹算团队选拔了两类紧迫的对照组。第一类是经典的买入持有战术，这是一种被迫投资方法，投资者在买入钞票后恒久持有，不进行常常交游。这种战术的优点是本钱低、操作浅易，污点是无法支吾市集波动。第二类是基于INVESTORBENCH平台的LLM交游代理，这个平台整合了13个不同限制的交易讲话模子，包括GPT-4、GPT-o1等闻明模子。

实验的时分红立商酌了不同钞票的数据可用性和市集特征。关于股票交游实验，系统使用2020年7月1日至9月30日看成预热期，让模子熟悉市集环境和交游机制；测试期为2020年10月1日至2021年5月6日，这个时期涵盖了疫情后的市集复苏阶段，具有较强的代表性。比特币交游实验的时分红立稍有不同，预热期为2023年2月11日至4月4日，测试期为2023年4月5日至11月5日，这个时期包含了加密货币市集的屡次紧迫波动。

性能评估选择了四个缺陷的金融目的，每个目的都从不同角度反应了投资战术的优劣。累计收益率计算的是总共这个词投资时间的总体答复水平，就像谋略一个学期的总收获一样，反应了战术的盈利能力。夏普比率则商酌了风险休养后的收益，这个目的就像评价一个司机既要看速率又要看安全性一样，愈加全面和客不雅。年化波动率反应了收益的褂讪性，波动率越低阐明战术越褂讪。最大回撤计算的是从高点到低点的最大损失幅度，这个目的反应了战术在最坏情况下的风险纪律能力。

实验收尾的选拔圭表也很有老成。由于强化学习考研具有一定的立时性，并吞个模子在屡次考研后可能产生不同的收尾。筹算团队选择了基于中位数的选拔方法：最初谋略总共评估目的的中位数，然后选拔夏普比率接近中位数的那次实验收尾进行评释。这种方法既幸免了cherry-picking（挑选最好收尾）的嫌疑，又确保了收尾的代表性。

技巧实施细节体现了实验的专科性和严谨性。不同限制的讲话模子使用了不同的硬件成就：小限制模子（参数目少于100亿）使用两张RTX A6000 GPU，中等限制模子（100-650亿参数）使用四张RTX A6000 GPU，大限制模子（越过650亿参数）使用八张A100 GPU。这种成就确保了总共模子都能在最好状态下运行，使比较收尾愈加公说念。

总共讲话模子在推理时都使用0.6的温度成立，这个参数纪律了模子输出的立时性进程。较低的温度值确保了模子输出的一致性和褂讪性，同期保持了一定的创造性，这关于投资决策来说是一个合适的均衡点。

FLAG-TRADER的考研选择了PPO算法，这是面前最先进的战术梯度算法之一。考研过程包含了详备的超参数成立，包括学习率、扣头因子、上风意想参数等，这些参数都经过了仔细调优，确保模子无意褂讪拘谨到最优战术。

六、实验收尾与性能分析

实验收尾展现出了令东说念主戮力的图景，FLAG-TRADER系统在多个维度上都推崇出了显耀的上风。最引东说念主耀眼的发现是，一个仅有1.35亿参数的微型讲话模子，在经过挑升的强化学习考研后，果然无意在多项缺陷目的上超越限制大它数百倍的交易模子。

在股票交游推崇方面，FLAG-TRADER展现出了惊东说念主的一致性上风。以微软股票（MSFT）为例，FLAG-TRADER罢了了20.11%的累计收益率，比拟买入持有战术的15.34%有了显豁晋升。更紧迫的是，它的夏普比率达到了1.373，远高于买入持有战术的1.039，这意味着在承担相似风险的情况下，FLAG-TRADER无意取得更高的收益。

在强生股票（JNJ）的交游中，FLAG-TRADER的推崇愈加杰出，累计收益率达到33.72%，夏普比率高达3.344，这个数字甚而越过了好多专科对冲基金的推崇。年化波动率纪律在17.17%，最大回撤仅为9.32%，暴露了邃密的风险纪律能力。

终点值得把稳的是，FLAG-TRADER在高波动性钞票上也展现出了不凡的安妥能力。在特斯拉股票（TSLA）交游中，面对高达64.00%的年化波动率，系统依然罢了了50.39%的累计收益率和1.362的夏普比率。在比特币交游中，系统更是取得了45.51%的惊东说念主收益，夏普比率达到1.734。

与大型交易模子的对比收尾尤其令东说念主印象潜入。GPT-4在微软股票交游中的累计收益率为16.65%，夏普比率为0.932；GPT-o1-preview的推崇为17.18%的收益率和0.962的夏普比率。这些数字天然可以，但都显豁低于FLAG-TRADER的推崇。更让东说念主惊诧的是，一些限制繁密的开源模子，比如Qwen2.5-72B和Llama-3.1-70B，在某些钞票上的推崇甚而不如买入持有战术。

这种"小模子胜过大模子"的征象背后有着潜入的旨趣。传统的大讲话模子天然学问丰富，但它们的考研主张是生成剖析的文本，而不是作念出最优的投资决策。比拟之下，FLAG-TRADER通过强化学习明确地针对投资收益进行优化，使得模子的每一个参数都服务于交游主张。这就像比较一个博学的教授和一个专科的交游员，在投资决策方面，专科的交游员常常更有上风。

系统推崇出的另一个紧迫特征是褂讪性。在多个不同的市集环境和钞票类型中，FLAG-TRADER都保持了相对褂讪的优异推崇，这阐明系统具有邃密的泛化能力。非论是传统的大盘股、中小盘股，如故高波动的成长股和加密货币，系统都能安妥并推崇出色。

从风险纪律的角度来看，FLAG-TRADER在追求收益的同期也展现出了严慎的风险不断能力。在大多数测试中，系统的最大回撤都纪律在合理范围内，年化波动率也保持在可领受的水平。这种均衡反应了夏普比率奖励机制的有用性，系统学会了在风险和收益之间寻找最好均衡点。

拘谨性分析标明，FLAG-TRADER无意褂讪地拘谨到相对最优的战术。天然开动辅导对早期考研有一定影响，但跟着考研的深入，这种影响渐渐收缩，系统最终无意变成对开动条目不敏锐的褂讪战术。这种性情关于试验欺诈来说至关紧迫，意味着系统的推崇不会因为轻微的开动成立互异而产生巨大变化。

遵循方面的上风也箝制淡薄。由于只需要考研模子的一小部分参数，FLAG-TRADER的考研本钱远低于重新考研一个大型模子。这种遵循上风使得个东说念主投资者和微型机构也无意办事得起高质料的AI交游系统，有助于AI投资技巧的普及和欺诈。

七、技巧立异与表面孝顺

FLAG-TRADER系统的得手不仅体当今实验收尾上，更紧迫的是它在技巧方法和表面剖析方面带来的立异孝顺。这些立异就像在建筑范围发明了新的建造技巧，不仅无意建造更好的屋子，还为总共这个词行业提供了新的瞎想念念路和方法论。

最紧迫的技巧立异是参数高效微调与强化学习的深度交融。传统的作念法要么是饱胀冻结预考研模子参数，要么是全参数微调，前者甩手了模子的安妥能力，后者又濒临谋略本钱过高和过拟合的风险。FLAG-TRADER创造性地建议了分层参数不断战术，就像在装修屋子时，保持房屋的主体结构不变，但可以把柄需要休养里面粉饰和产物布局。这种方法既保留了大讲话模子的通用能力，又罢了了对特定范围的高效安妥。

在技巧罢了层面，系统立异性地处置了讲话模子与强化学习的接口问题。传统强化学习平常处理的是数值状态和动作，而讲话模子处理的是文本信息。FLAG-TRADER通过全心瞎想的状态编码和辅导模板，成立了两者之间的无缝衔接。这就像瞎想了一个无缺的翻译器，让说不同讲话的两个内行无意顺畅交发配合。

表面层面的孝顺体当今对"限制与专科化"关系的新剖析。传统不雅点合计模子限制越大性能越好，但FLAG-TRADER的收尾标明，针对特定任务的专科化考研可能比浅易的限制扩大愈加有用。这个发现就像发现了"术业有专攻"的真谛真谛在东说念主工智能中不异适用，一个经过挑升考研的小内行可能比一个学问浊富但穷乏专科履历的通才愈加出色。

奖励函数瞎想是另一个紧迫的表面孝顺。传统的强化学习交游系统平常使用浅易的收益率看成奖励信号，但这种瞎想忽略了风险纪律的紧迫性。FLAG-TRADER选择基于夏普比率的奖励函数，将风险休养后的收益看成优化主张。这种瞎想不仅恰当当代投资组合表面的中枢原则，还处置了强化学习在金融欺诈中的一个恒久辗转：如安在追求收益的同期有用纪律风险。

系统的拘谨性分析提供了紧迫的表面知悉。筹算发现，天然开动辅导对模子的早期行为有影响，但经过充分考研后，模子会拘谨到一个相对褂讪的战术，这个战术对开动条目的敏锐性很低。这个发现关于剖析大讲话模子在强化学习中的行为具有紧迫真谛真谛，它标明即使是高度参数化的复杂模子，在合适的考研框架下也无意达到褂讪的最优解。

多模态信息交融是FLAG-TRADER的另一个立异点。系统无意同期处理数值型的市集数据（如价钱、交游量）和文本型的市集信息（如新闻情谊），并将它们整合到协调的决策框架中。这种交融不是浅易的信息拼接，而是通过讲话模子的深层剖析能力，让系统无意捕捉不同类型信息之间的复杂关系和互相影响。

从谋略遵循的角度来看，FLAG-TRADER阐明注解了"少即是多"的旨趣在AI系统瞎想中的有用性。通过只考研必要的参数，系统不仅镌汰了谋略本钱，还提高了考研褂讪性和拘谨速率。这种发现关于资源受限的欺诈场景具有紧迫真谛真谛，为普通用户和中小机构使用先进AI技巧提供了可能。

系统的泛化能力分析揭示了一个艳羡的征象：经过强化学习考研的讲话模子不仅在主张任务上推崇更好，在其他联系金融任务上的推崇也有所晋升。这种正向挪动效应标明，针对特定任务的深度优化可能会增强模子对总共这个词范围的剖析能力，而不单是是提高在单一任务上的推崇。

在方法论层面，FLAG-TRADER为LLM与RL的勾通提供了一个可复制的框架。这个框架的瞎想原则和罢了细节为其他筹算者在不同范围欺诈近似方法提供了参考。非论是游戏AI、机器东说念主纪律，如故其他需要序贯决策的欺诈场景，都可以鉴戒FLAG-TRADER的中枢念念想和技巧蹊径。

八、系统局限性与修订主张

尽管FLAG-TRADER系统推崇出色，但筹算团队也坦诚地指出了刻下系统存在的局限性和潜在的修订空间。这种客不雅的自我评估体现了严谨的科学魄力，也为畴昔的筹算发展指明了主张。

谋略支拨仍然是系统濒临的一个紧迫挑战。天然比拟全参数微调还是大大镌汰了本钱，但在大限制市集数据上进行强化学习考研仍然需要额外的谋略资源。这就像驾驶一辆相对省油的跑车，天然比超等跑车省油，但比拟普通家用车如故需要更多燃料。关于个东说念主投资者或微型机构来说，这么的谋略本钱可能仍然偏高。畴昔的筹算可以探索愈加高效的考研算法，或者开拓基于云谋略的服务模式，镌汰用户的使用门槛。

金融市集的非平定性是另一个需要持续眷注的问题。金融市集的环境会随时分发生变化，夙昔有用的战术可能在新的市集环境中失效。这就像天气预告模子需要络续更新一样，交游模子也需要具备安妥环境变化的能力。刻下的FLAG-TRADER系统天然在测试时间推崇邃密，但如安在恒久使用中保持性能褂讪，仍然是一个需要处置的问题。筹算团队建议畴昔可以探索持续学习或元学习等技巧，让系统无意在新环境中快速安妥。

辅导瞎想的偏差风险是一个容易被淡薄但很紧迫的问题。系统依赖结构化的辅导来剖析市集信息，而这些辅导的瞎想可能会不测中引入东说念主为偏见。这就像戴了有色眼镜看寰宇，可能会影响对确切情况的判断。如果辅导瞎想者对某些类型的信息有偏好，这种偏好可能会传递给AI系统，影响其决策质料。畴昔的修订可以商酌使用检索增强生成或者愈加动态的辅导生成机制，减少东说念主为瞎想带来的偏差。

风险不断的深度是刻下系统可以进一步修订的主张。天然系统通过夏普比率商酌了风险休养收益，但这种商酌相对浅易，莫得触及更复杂的风险不断战术。试验的投资不断不仅要商酌收益和风险的均衡，还需要商酌流动性风险、鸠合度风险、极点事件风险等多个维度。畴昔的系统可以集成愈加sophisticated的风险不断模子，罢了愈加全面的投资组合优化。

试验交游中的实施本钱是实验收尾与试验欺诈之间的一个紧迫互异。刻下的实验假定总共交游都无意以瞎想价钱立即实施，但现实中的交游需要商酌市集冲击、滑点、手续费等身分。这些实施本钱可能会显耀影响战术的试验推崇。畴昔的筹算需要将这些现实身分纳入商酌，开拓愈加接近试验交游环境的评估框架。

系统的可解释性是另一个值得修订的方面。天然大讲话模子具有一定的可解释性，但强化学习的决策过程常常比较复杂，用户很难剖析系统为什么会作念出特定的交游决策。这关于试验欺诈来说是一个问题，因为投资者平常但愿了解投资决策的旨趣。畴昔可以商酌集成可解释AI技巧，为用户提供决策的解释和旨趣。

多钞票组合不断是系统功能上的一个潜在彭胀主张。刻下的系统主要针对单个钞票的交游决策，但试验的投资不断平常触及多个钞票之间的成就和再均衡。怎样将FLAG-TRADER的中枢念念想彭胀到投资组合不断，处理钞票之间的联系性和动态成就，是一个有挑战性的筹算主张。

监管合规性是试验欺诈中必须商酌的紧迫身分。不同地区的金融监管要求不同，AI交游系统需要恰当相应的合规要求。这包括交游纪录的可回顾性、算法透明度、风险纪律机制等多个方面。畴昔的系统瞎想需要从一入手就商酌这些合规要求，确保系统无意在试验的监管环境中正当使用。

市集影响和系统性风险是大限制欺诈时需要商酌的问题。如果近似的AI交游系统被庸碌使用，可能会产生趋同的交游行为，加多市集的系统性风险。这就像总共司机都使用沟通的导航软件，可能会导致某些路段过度拥挤。畴昔需要筹算如安在保持系统有用性的同期，幸免对市集褂讪性产生负面影响。

说到底，FLAG-TRADER代表了AI在金融范围欺诈的一个紧迫高出，但它仍然是一个络续发展和完善的筹算主张。跟着技巧的高出和更多试验欺诈履历的积蓄，这些局限性有望得到平缓处置，为投资者提供愈加矍铄和可靠的智能投资器用。这项由哈佛大学熊国俊教授等筹算团队完成的办事，为总共这个词范围的发展奠定了坚实的基础，也为后续筹算指明了前进的主张。

Q&A

Q1：FLAG-TRADER是什么？它与普通的AI交游系统有什么不同？

A： FLAG-TRADER是由哈佛大学等机构研发的新式AI交游系统，它最大的特色是将大讲话模子（近似ChatGPT）与强化学习相勾通。与普通AI交游系统不同，它不仅能剖析数字化的市集数据，还能读懂新闻和翰墨信息，同期通过络续的交游实践来修订决策战术，就像一个既博学又有实战履历的交游员。

Q2：为什么一个只消1.35亿参数的小模子能超越GPT-4这么的大模子？

A：这是因为FLAG-TRADER经过了挑升的强化学习考研，专注于交游决策优化，而GPT-4等大模子天然学问丰富，但主如果为了生成文本而考研的。就像一个专科的交游员天然可能莫得教授那么博学，但在投资决策上常常更有上风。FLAG-TRADER的每个参数都服务于交游主张，因此在这个特定任务上推崇更出色。

Q3：普通投资者能使用FLAG-TRADER进行投资吗？

A：面前FLAG-TRADER还处于筹算阶段，普通投资者无法径直使用。而且系统的考研和运行仍需要额外的谋略资源和技巧门槛。不外筹算团队的恶果为畴昔开拓面向普通用户的AI投资器用提供了技巧基础开yun体育网，跟着技巧发展和本钱镌汰，近似的智能投资助手有望在畴昔几年内普及。