AI交流(进群备注:A_Share_investment_Agent)

A_Share_investment_Agent是一个基于人工智能的A股投资决策系统,旨在通过智能算法帮助用户分析股票。该项目是一个概念验证项目,探索如何利用AI技术辅助投资决策,结合多维度的数据分析,包括技术、基本面、情绪和估值等方面,并提供风险管理功能,如自动设置止损止盈。系统还支持多股票组合管理,易于扩展,适用于不同类型的投资者。
A_Share_investment_Agent的特点:
- 1. 多维度分析,结合技术、基本面、情绪和估值
- 2. 风险管理,自动设置止损止盈
- 3. 易于扩展,支持多股票组合管理
- 4. 基于AI的智能算法,提供精准投资建议
A_Share_investment_Agent的功能:
- 1. 使用智能算法分析股票,提供投资建议
- 2. 自动设置止损止盈,有效管理投资风险
- 3. 管理多股票组合,优化投资策略
- 4. 根据市场情绪和估值调整投资策略
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Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型,通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门,增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能,同时保持长上下文处理能力,并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数,命名为“遗忘注意力”(Forgetting Attention)。研究表明,FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer,而在长上下文下游任务上表现相当。此外,FoX 兼容 Flash Attention 算法,且无需位置嵌入,保留了 Transformer 相对于循环序列模型(如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet)在长上下文能力上的优势。

adapter-transformers是一个开源工具库,支持在Transformer模型中添加和训练适配器(Adapter)。适配器是一种轻量级的模块,可以在不修改原始模型参数的情况下,对模型进行微调。该工具库支持多种任务,包括文本分类、命名实体识别等,并且可以与Hugging Face的Transformers库无缝集成。它提供了统一的接口,支持高效微调和模块化迁移学习,支持多种适配器方法,如Bottleneck Adapters、AdapterFusion、LoRA等,并支持适配器合并和组合,为NLP任务的参数高效迁移学习提供了强大的工具。