Can Large Language Models Trade? Testing Financial Theories with LLM Agents in Market Simulations
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摘要
本报告提出一个基于大型语言模型（LLM）交易代理的现实模拟股票市场框架，支持多种交易策略和异质代理交互。实验证明LLM能够遵循多样化交易策略，如价值投资、动量交易和做市商行为，生成类似真实市场的价格发现、泡沫和信息反应等动态。框架通过结构化输出和系统化参数调节，实现对LLM交易行为的透明解析和高精度回测，展示其在金融理论验证和市场动态模拟中的独特优势，同时揭示潜在的相关性风险及市场稳定性挑战，为LLM在金融市场部署提供了重要工具与参考 [page::0][page::1][page::2][page::21][page::32][page::33][page::34]
