Project FIN

Project FIN 是一款将心理学信号纳入核心分析维度的智能金融预测与学习系统。传统量化模型往往只关注价格、财务数据等硬指标，而 FIN 认为市场由人类行为驱动，因此将行为金融学理论融入预测引擎，为用户提供更全面的市场洞察。

核心功能

FIN 的独特之处在于其心理学模块，该模块利用大型语言模型（LLM）直接从新闻文本中识别并量化 12 种认知偏差，如 FOMO（错失恐惧症）、羊群效应、锚定效应等。这些心理评分与价格数据、公司财务、期权流向、日历事件和情绪指标等传统数据源相结合，形成多维度的特征集。

主要特性

• 心理信号量化：将难以捉摸的市场情绪转化为可量化的评分，为预测模型提供独特输入。
• 多源数据融合：整合价格、财务、期权、事件和情绪数据，构建全面的市场视图。
• 自学习反馈：每次预测结束后，系统会根据实际结果进行自我评估，不断优化模型，实现持续进化。
• 统计与ML驱动：采用先进的统计模型和机器学习算法，确保预测的科学性和准确性。

适用场景

FIN 适用于个人投资者、量化交易团队以及金融研究机构，尤其适合那些希望深入理解市场心理因素、提升预测准确率的用户。无论是短期交易决策还是长期投资策略，FIN 都能提供独特的洞察，帮助用户在复杂多变的市场中做出更明智的选择。