ATLAS: Adaptive Trading with LLM AgentS Through Dynamic Prompt Optimization and Multi-Agent Coordination
Charidimos Papadakis, Angeliki Dimitriou, Giorgos Filandrianos, Maria Lymperaiou, Konstantinos Thomas, Giorgos Stamou
大型语言模型显示出财务决策的前景,但将它们部署为自主交易代理带来了根本性的挑战:当奖励迟到并被市场噪音遮挡时,如何调整指令,如何将异构信息流合成连贯的决策,以及如何弥合模型输出与可执行市场行动之间的差距。 我们介绍了ATLAS(与LLM AgentS的自适应交易),这是一个统一的多代理框架,集成了来自市场,新闻和企业基本面的结构化信息,以支持稳健的交易决策。 在ATLAS中,中央交易代理在具有订单感知的行动空间中操作,确保输出对应于可执行市场订单而不是抽象信号。 代理可以在使用Adaptive-OPRO进行交易时纳入反馈,这是一种新颖的提示优化技术,通过结合实时随机反馈来动态调整提示,从而随着时间的推移提高性能。 在针对特定于制度的公平研究和多个LLM家族中,Adaptive-OPRO始终优于固定提示,而基于反射的反馈未能提供系统的收益。
Large language models show promise for financial decision-making, yet deploying them as autonomous trading agents raises fundamental challenges: how to adapt instructions when rewards arrive late and obscured by market noise, how to synthesize heterogeneous information streams into coherent decisions, and how to bridge the gap between model outputs and executable market actions. We present ATLAS (Adaptive Trading with LLM AgentS), a unified multi-agent framework that integrates structured inform...