在 LLM 驱动的量化交易中，构建交易竞技场是验证多模型性能的核心机制，能通过实时竞争揭示最优策略。该竞技场需集成实时行情数据、模型决策网关与严格风控，确保 5 个模型在 10 万美元实盘下安全运行 8 个月。
核心观点是竞技场架构应优先工程化实时执行与风险度量，避免模型幻觉放大损失。类似 Alpha Arena 项目中，6 个 LLM 如 Qwen3-Max 在 Hyperliquid 交易所以 1 万美元 / 模型实盘交易加密永续合约，Qwen 以 22.32% 收益率胜出，证明多模型竞技能筛选 alpha 策略。[1] 工程关键在于 Harness 系统：每 2-3 分钟推送 K 线、EMA (20)、MACD、RSI (7/14)、未平仓量与资金费率，模型输出结构化指令（买入 / 卖出 / 持有、仓位大小、止盈止损）。
落地参数设计如下：
- 模型选择：GPT-4o、Claude-3.5、Qwen2.5、DeepSeek v2、Llama-3.1（开源），总资本 10 万美元，每模型 2 万美元初始仓位上限 20%、单笔限额 5%。
- 数据输入：WebSocket 订阅美股 / 加密实时数据（OHLCV、TA-Lib 指标），Prompt 模板：“当前 BTC 价格 {price}，EMA20 {ema}，RSI7 {rsi}，持仓 {position}，输出 JSON: {{action: 'buy/sell/hold', size: 0.01-0.1, tp: ±5%, sl: ±3%}}”。
- 执行引擎：FastAPI + Celery 异步队列，集成 Alpaca/IBKR API（股票）或 Binance/OKX（加密），延迟 <500ms，支持杠杆 1-5x。
- 回测框架：Backtrader + Zipline，支持 5 年历史数据模拟，计算年化回报、Sharpe ratio (>1.5 阈值)、Max Drawdown (<15%)、Calmar ratio (>0.5)。
风险管理清单：
- 仓位控制：Kelly 准则变体，f = (μ - rf)/σ²，上限 10% 总资金 / 笔。
- 动态止损：ATR (14) * 2，若 drawdown >10% 暂停模型 24h。
- 模型投票：多数票机制，3/5 模型同意方执行；异质性分数 <0.3 则 hold。
- 监控仪表：Prometheus + Grafana，警报 Sharpe <0.8 或 drawdown>12%。
8 个月部署周期参数：
- 月 1-2：纸上交易验证，目标 Sharpe >1.2。
- 月 3-4：小额实盘（总 2 万美元），优化 Prompt & 风控。
- 月 5-8：全额 10 万美元，月审模型轮换，胜者加仓 20%。
- 退出策略：总 drawdown >20% 清仓回测迭代。
实战证据显示，Agent Trading Arena 中可视化输入（K 线图）提升 LLM 几何推理，总回报超文本输入 30%，Sharpe 比率达 1.8。[2] 此架构下，5 模型竞技预计年化 15-25%，优于 S&P500（~10%）。
工程化要点总结：
| 模块 | 参数 / 阈值 | 工具 |
|---|---|---|
| 数据层 | 3min 间隔，RSI<30 买>70 卖 | TA-Lib, WebSocket |
| 决策层 | JSON 输出，置信 > 0.7 | LLM Gateway (LiteLLM) |
| 执行层 | 滑点 < 0.1%，手续费模拟 0.05% | CCXT/Alpaca |
| 风险层 | Sharpe>1.5，DD<15% | PyFolio |
| 监控 | 99% uptime，延迟 < 1s | Docker + Kubernetes |
通过此竞技场，不仅选出胜任模型，还积累策略库，实现 LLM 量化闭环。
资料来源： [1] https://aitradearena.com/ [2] Alpha Arena 项目及相关研究（nof1.ai）