探索TradingAgents:LLM驱动的智能金融交易框架

B
BrightLine
楼主 (文学峸)

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。

 

B
BrightLine
现在一个人就可以建立一个对冲基金团队,哈哈,用AI就行,别太盲目相信华尔街的基金

l
longnv
你真是一个快手,谢谢。
任静锅-
The devil is in the details.

觉得还是设法跟着MM走比较安心 - 习惯成自然了 

b
bigcat2026
大家如果都用这一款AI呢?
m
mobius
好。下一个试试。 说不定可以自己加点东西进去。你试了吗?
B
BrightLine
Not yet
g
gladys
这个会放大股票“强者更强,弱者更弱”的效应。:)

以后SPMO也不需要了,AI自动每个月给我选top 10

j
jenning
刚看了看油管的介绍和demo,蛮有意思。
p
parentb
很难成功,赚钱能这么容易?Common Sense,我很怀疑它会成功。
B
BrightLine
我准备试一下,哈哈
B
BrightLine
你试了没有?
j
jenning
哈哈,我试不动了

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。

m
mobius
让 Gemini 读了code,给了个分析。

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:

 

1. 技术分析师智能体 ?‍?

 

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。

Opens in a new window Licensed by Google Charts Of Financial Instruments

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”。

 

2. 交易员智能体的综合分析 ‍?

 

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。

 

3. 最终的交易决策 ?

 

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。

H
Harp
最大的问题是这个模型并不能解决 AI的幻觉,一本正经的胡说八道这个问题,AI一个恍惚,信它的人就亏大了
螺丝螺帽
喜欢看这样的
螺丝螺帽
有道理, 就怕大家都依据这个报告做决定, 后果是啥?