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ATLAS框架使用自适应LLM提示以改进交易决策

研究人员开发了ATLAS,一个旨在利用大型语言模型增强金融交易决策的多智能体框架。该系统整合了市场数据、新闻和公司基本面信息,并设有一个能够生成可执行市场订单的中央智能体。一项关键创新是Adaptive-OPRO,一种动态调整指令以响应实时反馈的提示优化技术,与静态提示相比,随着时间的推移性能得到提升。 AI

影响 为金融交易中的LLM智能体引入了一种新颖的提示优化技术,有可能改进决策和订单执行。

排序理由 这是一篇详细介绍基于LLM的交易智能体的 novel framework and technique 的研究论文。

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ATLAS框架使用自适应LLM提示以改进交易决策

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Charidimos Papadakis, Angeliki Dimitriou, Giorgos Filandrianos, Maria Lymperaiou, Konstantinos Thomas, Giorgos Stamou ·

    ATLAS:通过动态提示优化和多智能体协调实现LLM智能体自适应交易

    arXiv:2510.15949v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language models show promise for financial decision-making, yet deploying them as autonomous trading agents raises fundamental challenges: how to adapt instructions when rewards arrive late and obscured by market noi…