TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework
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摘要
本报告提出TradingAgents，多智能体大型语言模型(LLM)驱动的金融交易框架，模拟真实交易机构中的专业分工与协作。通过基本面、情绪、新闻和技术分析师等角色，及多轮辩论衡量市场看多与看空观点，实现风险管理与交易决策。实验证明该框架在累计收益率、夏普比率与最大回撤方面显著优于传统规则与趋势策略，展现出高盈利能力与可解释性，推动多智能体LLM在金融交易中的应用潜力 [page::0][page::2][page::6][page::7]
