构建 LLM 代理用于量化交易策略生成
在量化交易领域，大型语言模型（LLM）代理的兴起标志着从传统规则驱动系统向智能自主决策的转变。这些代理能够实时摄取海量市场数据，通过高级提示技术合成交易策略，并借助强化学习从人类反馈（RLHF）优化风险调整回报。这种方法不仅提升了策略的适应性，还降低了人为干预的风险，尤其适用于高频、动态的市场环境。
观点的核心在于，LLM 代理可以将复杂的市场信号转化为可操作的交易指令。传统量化模型往往局限于历史数据和固定指标，而 LLM 代理通过自然语言处理能力，整合结构化和非结构化数据，实现更全面的决策。例如，在实时数据摄取阶段，代理可以处理价格序列、技术指标和账户状态，形成一个统一的输入上下文。这使得代理能够在市场波动中快速响应，避免了延迟导致的损失。
证据显示，这种架构在实际实验中表现出色。以 Nof1.ai 的 Alpha Arena 实验为例，研究团队为六个领先 LLM（如 GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro）分配真实资金，在加密货币永续合约市场进行自主交易。实验采用 Harness 控制系统，每 2-3 分钟向模型输入实时市场数据，包括 K 线、EMA、MACD 和 RSI 等指标，以及 Open Interest 和 Funding Rate。模型输出结构化的交易决策，涵盖买入/卖出行动、止盈止损计划和风险管理参数。该实验揭示了 LLM 在动态环境中的行为差异：某些模型表现出保守偏好，而其他模型更注重短期机会，但整体 PnL 表明，结合实时反馈的代理能实现正向回报。
进一步证据来自 FinMem 和 FinAgent 等框架，这些系统使用分层记忆机制存储市场观察和反思。FinMem 通过重要性评分和时效性衰减筛选关键信息，支持 LLM 在多模态输入（数值、文本、图像）下的策略生成。回测结果显示，这些代理在 NASDAQ 数据集上的年化回报率达 15%-30%，超越了基于规则的基准，尤其在整合新闻情感分析时表现突出。
为了实现策略合成，chain-of-thought（CoT）提示是关键技术。它引导 LLM 逐步推理，从数据分析到决策输出，避免了直接提示的模糊性。可落地的 CoT 提示模板可以设计为：首先，描述当前市场状态（如“BTC 当前价格为 107982.5，RSI 为 62.558，表示中性偏多”）；其次，列出历史趋势和潜在风险（如“过去 10 期 EMA 上行，Funding Rate 正值暗示多头主导”）；然后，生成中间步骤，如计算预期回报和波动率；最后，输出行动计划，包括仓位大小（不超过总资金的 5%）和止损阈值（-2%）。参数建议：决策间隔 2-5 分钟，提示长度控制在 2000 tokens 以内，使用温度参数 0.7 以平衡创造性和稳定性。监控要点包括：跟踪 CoT 链的完整性（确保每步逻辑连贯），以及输出置信分数（低于 0.8 时触发人工审核）。
在回测与优化阶段，RLHF 机制通过回测结果作为奖励信号，调整代理行为。回测框架应覆盖至少 5 年历史数据，模拟不同市场 regime（如牛市、熊市、震荡）。奖励函数设计为：基础回报 + 夏普比率权重（目标 >1.5） - 最大回撤惩罚（上限 10%）。RLHF 过程：使用 PPO 算法微调 LLM，人类反馈聚焦风险调整（如“在高波动期减少杠杆”）。可落地清单包括：
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数据摄取管道：集成 API 如 Hyperliquid 或 Yahoo Finance，每分钟拉取 OHLCV 数据和技术指标。清洗规则：过滤异常值（价格跳变 >5%），标准化为文本格式。
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策略生成模块：部署 CoT 提示链，支持多模型ensemble（e.g., GPT + Claude）。参数阈值：RSI >70 时考虑卖出，MACD 交叉作为买入信号。
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回测引擎：使用 Backtrader 或 Zipline 模拟交易，纳入交易费用（0.1%）和滑点（0.05%）。优化循环：每周迭代 RLHF，评估指标包括累计回报、胜率 (>60%) 和 Calmar 比率 (>2)。
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风险管理：设置动态止损（基于 ATR 的 1.5 倍），仓位限制（单资产 <10%），以及 regime 检测（使用 HMM 模型识别市场状态）。在熊市，强制持有现金比例 >30%。
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部署与监控：上线前进行影子交易（纸上交易 1 个月），实时仪表盘追踪 PnL、延迟（<1s）和模型漂移（每周重训）。
这些参数确保代理在生产环境中稳健运行。尽管 LLM 代理展示了潜力，但风险不可忽视：模型可能放大市场噪声，导致过度交易；此外，在极端事件中，缺乏叙事理解可能忽略宏观冲击。因此，实施时需结合人工监督和多代理辩论机制，提升鲁棒性。
总之，通过实时数据摄取、CoT 提示和 RLHF 回测，LLM 代理能显著提升量化交易效率。实际部署中，优先从小规模加密市场起步，逐步扩展到股票和外汇。
资料来源：Nof1.ai 的 “Exploring the Limits of Large Language Models as Quant Traders” 实验；FinMem 和 FinAgent 框架的相关研究；GitHub 开源项目如 open-alpha-arena。