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一个自适应的多代理比特币交易系统

An Adaptive Multi Agent Bitcoin Trading System

Aadi Singhi

arXiv
2025年10月9日

本文介绍了一个多代理比特币交易系统,该系统利用大型语言模型(LLM)在加密货币市场中进行阿尔法生成和投资组合管理。 与股票不同,加密货币表现出极端的波动性,并受到快速变化的市场情绪和监管公告的严重影响,这使得它们难以使用仅根据历史数据训练的静态回归模型或神经网络进行建模[53]。 拟议的框架通过将LLM构建为技术分析,情绪评估,决策和绩效反思的专业代理来克服这一点。 该系统通过一种新的口头反馈机制随着时间的推移而改进,其中Reflection代理提供每日和每周的自然语言对交易决策的批评。 然后将这些文本评估注入未来的提示中,使系统能够在没有参数更新或微调的情况下调整指标优先级、情绪权重和分配逻辑。 对2024年7月至2025年4月比特币价格数据的反向测试显示了市场机制的一贯表现:量化代理交付超过30个

This paper presents a Multi Agent Bitcoin Trading system that utilizes Large Language Models (LLMs) for alpha generation and portfolio management in the cryptocurrencies market. Unlike equities, cryptocurrencies exhibit extreme volatility and are heavily influenced by rapidly shifting market sentiments and regulatory announcements, making them difficult to model using static regression models or neural networks trained solely on historical data. The proposed framework overcomes this by structuri...