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埃利奥特代理：一个用于股市分析和预测的自然语言驱动多智能体系统
JarosawA.ChudziakMichaWawer
WarsawUniversityofTechnologyWarsawUniversityofTechnology
InstituteofComputerScienceInstituteofControlandComputationEngineering
Warsaw,PolandWarsaw,Poland
0000-0003-4534-86520009-0004-2717-1616
jaroslaw.chudziak@.plmichal.wawer.stud@.pl
Abstract本文介绍了ElliottAgents，一个多智能体
系统，利用NLP(Laneetal.,2019)和大语言模
本文介绍了ElliottAgents，一个多代理系统利用自型来分析股市数据。我们的方法结合了基于AI
本然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）来的分析和艾略特波浪原理（EWP），这是一种
译分析复杂的股市数据。该系统结合了基于AI的分已建立的技术分析方法(Frostetal.,2001)。核
中析与艾略特波浪理论，生成人类可理解的预测和心创新在于该系统的能够在代理之间促进自然
解释。一个关键特性是代理之间的自然语言对话，
1
v使协作分析得以细化。增强型LLM架构促进了语言对话，使它们能够协作解释市场模式并完
5高级语言理解和推理以及自主决策。实验展示了善其分析。
3
4该系统在模式识别方面的有效性，并能自动生成我们的研究解决了以下问题：如何有效地
3
0市场趋势的自然语言描述。ElliottAgents为专业领将自然语言处理方法和多代理架构整合起来，
.域的NLP应用做出了贡献，展示了基于AI的对
7以生成可靠且易于人类理解的股市分析和预
0话系统如何提高数据密集型领域中的协作分析能
5测？通过实验验证，我们证明了我们的方法不
2力。本研究弥合了复杂金融数据与人类理解之间
:仅提高了模式识别的准确性，而且还生成了详
v的差距，满足了金融领域对可解释和适应性预测
i系统的需要。细、易于解读的市场趋势描述和预测。
x
r我们的系统为专业领域的自然语言处理应
a
用做出了贡献。它展示了人工智能驱动的对话
系统在增强数据密集型领域内协作分析方面的
1介绍潜力。通过填补复杂金融数据与人类理解之间
大型语言模型集成到多代理系统中为人工的空白，ElliottAgents代表了在创建更具解释
智能开辟了新的领域，特别是在金融分析(Zhao性和适应性的金融预测系统方面的一个进步。
etal.,2023;Weng,
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