https://tradingagents-ai.github.io/
在金融交易日益数字化的今天,人工智能,特别是大型语言模型(LLM),正以前所未有的方式改变着投资领域。最近,一个名为 TradingAgents 的新型多智能体LLM金融交易框架浮出水面,它从专业的交易公司中汲取灵感,旨在通过协同合作的智能体网络,提升交易决策的效率和效果。
TradingAgents的核心理念与架构
TradingAgents框架的设计灵感来源于真实交易团队的运作模式,它由多个LLM驱动的智能体构成,每个智能体都肩负着专业化的角色。这包括:
基本面分析师 (Fundamental Analyst):深入研究公司财务报表、行业前景等基本面信息。
情绪分析师 (Sentiment Analyst):捕捉市场情绪,分析新闻、社交媒体等信息对市场的影响。
技术分析师 (Technical Analyst):运用图表和指标,识别价格走势和交易信号。
交易员 (Traders):这些交易员智能体拥有不同的风险偏好,他们根据分析师的洞察进行交易决策。
牛熊研究员 (Bull and Bear Researchers):他们负责评估整体市场状况,形成对市场走势的共识或分歧。
风险管理团队 (Risk Management Team):这个团队对投资组合的风险敞口进行严格监控,确保在可控范围内。
协同工作:结构化沟通与决策流程
TradingAgents 的一个显著特点是其高效的结构化沟通协议。智能体之间主要通过报告和图表进行信息交换和协作,而自然语言对话则主要用于特定的互动场景,例如研究员和风险管理团队内部的辩论,以提炼更精准的见解。这种沟通机制有助于减少信息冗余,提高决策效率。
性能卓越与决策透明
通过全面的实验,TradingAgents 展现出令人印象深刻的性能。与传统的基准模型(如买入并持有、MACD、KDJ & RSI、ZMR和SMA)相比,TradingAgents 在累计收益、夏普比率和最大回撤方面均表现出显著的提升。
更重要的是,TradingAgents 提供了透明的决策过程。每个智能体的行动都会伴随着自然语言的解释,这使得框架的决策逻辑可解释、可调试,对于实际的金融应用而言,这一特性至关重要,因为它能帮助用户理解并信任系统的行为。
未来展望
虽然TradingAgents已经取得了显著进展,但未来的工作将继续拓展其能力,包括实现实时部署、扩展更多的智能体角色以及处理实时数据。这些进步将使其在复杂多变的金融市场中发挥更大的潜力。
TradingAgents的出现,不仅为LLM在金融领域的应用开辟了新途径,也预示着一个由智能体协同驱动的、更加智能和高效的金融交易新时代的到来。
觉得还是设法跟着MM走比较安心 - 习惯成自然了
以后SPMO也不需要了,AI自动每个月给我选top 10
不当码工整20年了,当年工作写的是java,自己从2002年开始写的仍在运行的网站用的是perl,从来没学过python,也不想学了,所以试不动了。
首先直接回答您的核心问题:TradingAgents 的交易策略没有使用神经网络来做出最终决策。它的策略严重依赖技术分析作为关键输入,然后由一个大型语言模型(LLM)在一个结构化的多智能体框架内进行解读和综合。
以下是其“交易部分”运作方式的详细分解:
整个流程始于一个名为技术分析师 (Technical Analyst) 的专门智能体。这个智能体的唯一职责是分析价格和交易量数据,以识别趋势和潜在的交易信号。
工作工具:技术分析师配备了一个 technical_indicator_tool(技术指标工具)。该工具能计算各种标准的技术指标。虽然完整列表很长,但提到并使用的关键指标包括:
移动平均线收敛/发散指标 (MACD)
相对强弱指数 (RSI)
布林带 (Bollinger Bands)
平均动向指数 (ADX)
超级趋势 (Supertrend)
输出内容:技术分析师的输出不仅仅是原始数字或简单的“买入”/“卖出”信号。相反,它会生成一份详细的、自然语言的报告,总结其从技术指标中得出的发现。这份报告会强调关键观察结果,例如“RSI 显示超买状况”、“MACD 表明看涨趋势”或“布林带显示波动性正在减弱”。
技术分析师的报告随后被传递给核心决策智能体——交易员智能体 (Trader Agent)。关键要理解的是,交易员智能体并非仅根据技术分析采取行动。它的角色是综合来自所有分析师智能体的信息,包括:
基本面分析师 (Fundamental Analyst):提供关于公司财务健康状况的见解。
情绪分析师 (Sentiment Analyst):从新闻和社交媒体中评估市场情绪。
新闻分析师 (News Analyst):报告重要的、可能影响市场的消息。
交易员智能体接收所有这些报告(包括详细的技术分析报告),并将它们输入到一个强大的大型语言模型(如 GPT-4)中。然后,模型会被提示扮演一个专家交易员的角色,权衡所有证据,以得出一个最终的、有理有据的决策。
最终的交易决策并非基于技术指标的简单硬编码规则(例如,“如果 MACD 线上穿信号线就买入”)。相反,它是由大型语言模型驱动的交易员智能体,在综合了全部信息后做出的判断。
例如,交易员智能体可能会收到:
一份来自技术分析师的看涨报告。
一份关于公司基本面的看跌报告。
来自情绪分析师的中性情绪评估。
交易员智能体将权衡这些相互矛盾的信号。其最终输出将是一个决策(买入、卖出或持有),并附上详细的推理过程,例如:
“决策:持有 (Hold)。尽管技术指标显示出强劲的短期看涨势头,但公司的基本面引发了对长期可持续性的担忧。中性的市场情绪没有提供足够明确的信号来建立新头寸。我们将继续持有并在明天重新评估。”
本质上,这种交易策略是一种混合方法 (hybrid approach)。它使用传统的量化信号(技术指标)作为基础证据,但依赖大型语言模型的推理和语言理解能力,在更广泛的市场因素背景下解读这些数据。这使得其交易决策比纯粹基于规则或“黑箱式”的神经网络方法更为精细和情境化。
https://tradingagents-ai.github.io/
在金融交易日益数字化的今天,人工智能,特别是大型语言模型(LLM),正以前所未有的方式改变着投资领域。最近,一个名为 TradingAgents 的新型多智能体LLM金融交易框架浮出水面,它从专业的交易公司中汲取灵感,旨在通过协同合作的智能体网络,提升交易决策的效率和效果。
TradingAgents的核心理念与架构
TradingAgents框架的设计灵感来源于真实交易团队的运作模式,它由多个LLM驱动的智能体构成,每个智能体都肩负着专业化的角色。这包括:
基本面分析师 (Fundamental Analyst):深入研究公司财务报表、行业前景等基本面信息。
情绪分析师 (Sentiment Analyst):捕捉市场情绪,分析新闻、社交媒体等信息对市场的影响。
技术分析师 (Technical Analyst):运用图表和指标,识别价格走势和交易信号。
交易员 (Traders):这些交易员智能体拥有不同的风险偏好,他们根据分析师的洞察进行交易决策。
牛熊研究员 (Bull and Bear Researchers):他们负责评估整体市场状况,形成对市场走势的共识或分歧。
风险管理团队 (Risk Management Team):这个团队对投资组合的风险敞口进行严格监控,确保在可控范围内。
协同工作:结构化沟通与决策流程
TradingAgents 的一个显著特点是其高效的结构化沟通协议。智能体之间主要通过报告和图表进行信息交换和协作,而自然语言对话则主要用于特定的互动场景,例如研究员和风险管理团队内部的辩论,以提炼更精准的见解。这种沟通机制有助于减少信息冗余,提高决策效率。
性能卓越与决策透明
通过全面的实验,TradingAgents 展现出令人印象深刻的性能。与传统的基准模型(如买入并持有、MACD、KDJ & RSI、ZMR和SMA)相比,TradingAgents 在累计收益、夏普比率和最大回撤方面均表现出显著的提升。
更重要的是,TradingAgents 提供了透明的决策过程。每个智能体的行动都会伴随着自然语言的解释,这使得框架的决策逻辑可解释、可调试,对于实际的金融应用而言,这一特性至关重要,因为它能帮助用户理解并信任系统的行为。
未来展望
虽然TradingAgents已经取得了显著进展,但未来的工作将继续拓展其能力,包括实现实时部署、扩展更多的智能体角色以及处理实时数据。这些进步将使其在复杂多变的金融市场中发挥更大的潜力。
TradingAgents的出现,不仅为LLM在金融领域的应用开辟了新途径,也预示着一个由智能体协同驱动的、更加智能和高效的金融交易新时代的到来。
觉得还是设法跟着MM走比较安心 - 习惯成自然了
以后SPMO也不需要了,AI自动每个月给我选top 10
不当码工整20年了,当年工作写的是java,自己从2002年开始写的仍在运行的网站用的是perl,从来没学过python,也不想学了,所以试不动了。
首先直接回答您的核心问题:TradingAgents 的交易策略没有使用神经网络来做出最终决策。它的策略严重依赖技术分析作为关键输入,然后由一个大型语言模型(LLM)在一个结构化的多智能体框架内进行解读和综合。
以下是其“交易部分”运作方式的详细分解:
整个流程始于一个名为技术分析师 (Technical Analyst) 的专门智能体。这个智能体的唯一职责是分析价格和交易量数据,以识别趋势和潜在的交易信号。
工作工具:技术分析师配备了一个 technical_indicator_tool(技术指标工具)。该工具能计算各种标准的技术指标。虽然完整列表很长,但提到并使用的关键指标包括:
移动平均线收敛/发散指标 (MACD)
相对强弱指数 (RSI)
布林带 (Bollinger Bands)
平均动向指数 (ADX)
超级趋势 (Supertrend)
输出内容:技术分析师的输出不仅仅是原始数字或简单的“买入”/“卖出”信号。相反,它会生成一份详细的、自然语言的报告,总结其从技术指标中得出的发现。这份报告会强调关键观察结果,例如“RSI 显示超买状况”、“MACD 表明看涨趋势”或“布林带显示波动性正在减弱”。
技术分析师的报告随后被传递给核心决策智能体——交易员智能体 (Trader Agent)。关键要理解的是,交易员智能体并非仅根据技术分析采取行动。它的角色是综合来自所有分析师智能体的信息,包括:
基本面分析师 (Fundamental Analyst):提供关于公司财务健康状况的见解。
情绪分析师 (Sentiment Analyst):从新闻和社交媒体中评估市场情绪。
新闻分析师 (News Analyst):报告重要的、可能影响市场的消息。
交易员智能体接收所有这些报告(包括详细的技术分析报告),并将它们输入到一个强大的大型语言模型(如 GPT-4)中。然后,模型会被提示扮演一个专家交易员的角色,权衡所有证据,以得出一个最终的、有理有据的决策。
最终的交易决策并非基于技术指标的简单硬编码规则(例如,“如果 MACD 线上穿信号线就买入”)。相反,它是由大型语言模型驱动的交易员智能体,在综合了全部信息后做出的判断。
例如,交易员智能体可能会收到:
一份来自技术分析师的看涨报告。
一份关于公司基本面的看跌报告。
来自情绪分析师的中性情绪评估。
交易员智能体将权衡这些相互矛盾的信号。其最终输出将是一个决策(买入、卖出或持有),并附上详细的推理过程,例如:
本质上,这种交易策略是一种混合方法 (hybrid approach)。它使用传统的量化信号(技术指标)作为基础证据,但依赖大型语言模型的推理和语言理解能力,在更广泛的市场因素背景下解读这些数据。这使得其交易决策比纯粹基于规则或“黑箱式”的神经网络方法更为精细和情境化。