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策略向智能、自主决策系统的转变。这些代理能够处理海量多模态数据，包括结构化价格序列和非结构化新闻文本，从而生成高效的交易策略。核心观点是，通过工程化设计，LLM 代理可以实现策略的自动化生成、评估和优化，确保在动态市场环境中产生稳定的盈利信号。这种方法不仅提升了交易效率，还降低了人为干预的风险，但需注重模型的鲁棒性和风险控制。
策略生成是 LLM 代理的核心功能之一，利用链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示技术来模拟人类交易员的推理过程。CoT 提示引导 LLM 逐步分析市场数据，例如从当前价格趋势、技术指标如 EMA（指数移动平均线）和 RSI（相对强弱指数）开始，逐步推导出潜在的 alpha 因子。举例而言，一个典型的 CoT 提示可以是：“首先，分析过去 20 期的 EMA 值是否显示上升趋势；其次，检查 RSI 是否超过 70 表示超买；最后，基于这些信号，生成买入或卖出决策，并说明理由。”这种逐步推理有助于 LLM 避免幻觉输出，确保生成的策略具有逻辑性和可解释性。在实际工程中，策略生成模块应集成多代理框架，其中一个代理负责数据预处理，另一个专注于 ideation。例如，在 Alpha Arena 实验中，LLM 代理如 GPT-5 和 Claude Sonnet 被用于零样本交易决策，揭示了模型在面对实时市场数据时的行为偏好，如偏向保守持有或激进杠杆操作。
证据显示，这种 CoT 驱动的策略生成在回测中表现出色。根据 Nof1 研究团队的实验，在加密货币永续合约市场中，LLM 代理的年化回报率可达 15% 至 30%，超越传统基准。这得益于 LLM 对非结构化数据的处理能力，例如从新闻中提取情感信号来调整策略权重。另一个证据来自 Agent Trading Arena 框架，该框架结合文本和视觉数据（如 K 线图），显著提升了 LLM 的几何推理能力，总回报率提高了 20% 以上。这些结果证明，CoT 提示不仅能生成多样化的策略，还能在多模态输入下增强代理的适应性。然而，在长周期回测中，LLM 策略的 Sharpe 比率有时低于 1.0，表明需进一步优化以应对市场非平稳性。
接下来是历史数据回测，这是验证策略有效性的关键步骤。回测过程涉及使用真实历史数据集，如 NASDAQ 股票子集或 SSE50 指数，从 2023 年 1 月至 2024 年 1 月的时期进行模拟交易。工程化实现中，应采用滚动窗口方法：窗口大小为 252 个交易日（约一年），步长为 21 天，以避免数据窥探偏差。具体参数包括初始资金 10,000 美元，交易费用 0.1%，杠杆上限 5 倍。回测指标聚焦于总回报率（TR = (C1 - C0)/C0，其中 C1 为最终资本，C0 为初始资本）、胜率（WR = 盈利交易数 / 总交易数）和平均日回报（Mean）。例如，在 FinAgent 框架中，集成 MACD 和 RSI 指标的回测显示，结合视觉 K 线图的代理胜率达 65%，远高于纯文本输入的 50%。为落地，可使用 Python 的 Backtrader 库实现：定义策略类，加载 OHLCV 数据，运行模拟引擎，并输出绩效报告。这一步确保策略在历史波动中的稳健性，避免过拟合。
风险调整评估是确保盈利信号可靠性的必备环节。传统量化交易强调 Sharpe 比率（SR = (Rp - Rf)/σp，其中 Rp 为策略回报，Rf 为无风险利率如 0，σp 为标准差）和最大回撤（MDD = max(峰值 - 谷值)/峰值），LLM 代理需以此为基准优化。工程实践中，引入 VaR（Value at Risk）模型计算 95% 置信水平下的最大损失：VaR_α = μ + σ * Φ^{-1}(α)，其中 μ 和 σ 来自历史回报分布。清单包括：1）设定风险阈值，如 MDD < 15%；2）动态调整仓位，例如当 SR < 0.5 时减仓 50%；3）监控下行偏差，使用 Sortino 比率（STR = (Rp - Rf)/σ_down）聚焦负面波动。在实验中，RL 驱动的 LLM 代理通过回测反馈，将 SR 从 0.8 提升至 1.2，证明风险调整能显著改善风险-回报比。落地参数：每日计算 SR，若低于阈值，触发止损机制，如价格跌破 2σ 时平仓。
最后，通过 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）微调 LLM 以生成更盈利的信号。RLHF 过程将回测 PnL（Profit and Loss）作为奖励信号：正回报强化成功策略，负回报惩罚高风险决策。工程化步骤：1）收集人类交易员反馈数据集，包括 1000 条标注的交易案例；2）使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法微调，学习率 α=0.0003，折扣因子 γ=0.99；3）迭代 10 个 epoch，每 epoch 评估 500 条模拟交易。参数清单：奖励函数 r = w1 * TR + w2 * SR - w3 * MDD（权重 w1=0.5, w2=0.3, w3=0.2）；反馈循环每 100 步更新策略。在 QuantAgent 框架中，这种微调使代理逐步接近最优行为，年化回报提升 25%。监控点包括：幻觉率（无效信号比例 <5%）、计算延迟（<3 秒/决策）和模型漂移（每月重训）。
总之，工程化 LLM 代理为量化交易提供了可落地框架，从 CoT 生成到 RLHF 优化，形成闭环。实际部署需结合多源数据和偏误缓解机制，如 FINSABER 框架，以实现长期 alpha 生成。
资料来源：
- https://nof1.ai/blog/llms-as-quant-traders
- Exploring the Limits of Large Language Models as Quant Traders (Nof1 研究团队)