Resisting Manipulative Bots in Memecoin Copy Trading: A Multi-Agent Approach with Chain-of-Thought Reasoning
作者: Yichen Luo, Yebo Feng, Jiahua Xu, Yang Liu
分类: cs.AI, q-fin.TR
发布日期: 2026-01-13
💡 一句话要点
提出基于Chain-of-Thought多Agent系统的Memecoin跟单交易方法，抵抗操纵性机器人。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Memecoin交易 跟单交易 多Agent系统 Chain-of-Thought 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有Memecoin跟单交易易受机器人操纵，且依赖的钱包表现不稳定，单个LLM难以有效处理复杂的多模态数据和领域知识不足。
- 受资产管理团队启发，构建多Agent系统，将复杂任务分解为子任务，利用Chain-of-Thought提示，使Agent具备专业知识并生成可解释决策。
- 实验结果表明，该系统在识别高质量Memecoin项目和KOL钱包方面优于传统机器学习模型和单个LLM，并成功实现了盈利。
📝 摘要（中文）
Trump币的发布引发了Memecoin投资热潮。跟单交易作为一种策略无关的方法，无需深入的交易知识，迅速在Memecoin市场普及。然而，由于操纵性机器人的普遍存在、被跟随钱包未来表现的不确定性以及交易执行的滞后性，跟单交易并不能保证盈利。最近，大型语言模型（LLM）通过有效地理解多模态数据并产生可解释的决策，在金融应用中展现出潜力。然而，单个LLM难以应对复杂的、多方面的任务，如资产配置。这些挑战在加密货币市场中更为突出，因为LLM的训练数据通常缺乏足够的领域特定知识。为了应对这些挑战，我们提出了一种可解释的Memecoin跟单交易多Agent系统。受资产管理团队结构的启发，我们的系统将复杂任务分解为子任务，并协调专门的Agent协同解决。通过采用少样本Chain-of-Thought（CoT）提示，每个Agent获得专业的Memecoin交易知识，解释多模态数据，并生成可解释的决策。使用包含1000个Memecoin项目交易数据的数据集，我们的实证评估表明，所提出的多Agent系统优于传统的机器学习模型和单个LLM，在识别高质量Memecoin项目和关键意见领袖（KOL）钱包方面分别实现了73%和70%的准确率。所选KOL在这些项目中总共产生了50万美元的利润。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决Memecoin跟单交易中，由于市场操纵、信息不对称以及传统方法（包括单一LLM）的局限性导致的盈利困难问题。现有方法无法有效识别高质量的Memecoin项目和关键意见领袖（KOL），容易受到机器人操纵，且缺乏可解释性。
核心思路：论文的核心思路是将复杂的跟单交易任务分解为多个子任务，并为每个子任务分配专门的Agent。每个Agent通过Chain-of-Thought（CoT）提示学习专业的Memecoin交易知识，从而能够更好地理解市场动态，识别潜在的优质项目和KOL，并做出更明智的交易决策。这种多Agent协同的方式模拟了专业资产管理团队的运作模式，提高了决策的准确性和可解释性。
技术框架：该系统采用多Agent架构，每个Agent负责特定的子任务，例如项目评估、KOL识别、风险评估等。Agent之间通过共享信息和协同工作来完成整体的跟单交易任务。整体流程包括数据收集与预处理、Agent初始化与知识学习（通过CoT提示）、Agent协同决策、交易执行以及结果评估。
关键创新：该论文的关键创新在于将多Agent系统与Chain-of-Thought提示相结合，应用于Memecoin跟单交易。这种方法不仅提高了决策的准确性，还增强了决策的可解释性。此外，该系统模拟了专业资产管理团队的运作模式，更贴近实际应用场景。
关键设计：每个Agent都配备了特定的提示模板，用于指导其进行知识学习和决策。提示模板的设计至关重要，需要包含足够的领域知识和推理步骤，以确保Agent能够生成高质量的决策。此外，Agent之间的通信机制也需要精心设计，以确保信息能够有效地共享和传递。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该多Agent系统在识别高质量Memecoin项目和KOL钱包方面分别实现了73%和70%的准确率，优于传统的机器学习模型和单个LLM。此外，所选KOL在这些项目中总共产生了50万美元的利润，验证了该系统的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于加密货币投资领域，帮助投资者识别高质量的Memecoin项目和KOL，降低投资风险，提高盈利能力。此外，该多Agent系统框架也可扩展到其他金融领域，例如股票交易、外汇交易等，具有广阔的应用前景。未来，该系统可以进一步集成更多的数据源和分析工具，提升其智能化水平和适应性。
📄 摘要（原文）
The launch of \$Trump coin ignited a wave in meme coin investment. Copy trading, as a strategy-agnostic approach that eliminates the need for deep trading knowledge, quickly gains widespread popularity in the meme coin market. However, copy trading is not a guarantee of profitability due to the prevalence of manipulative bots, the uncertainty of the followed wallets' future performance, and the lag in trade execution. Recently, large language models (LLMs) have shown promise in financial applications by effectively understanding multi-modal data and producing explainable decisions. However, a single LLM struggles with complex, multi-faceted tasks such as asset allocation. These challenges are even more pronounced in cryptocurrency markets, where LLMs often lack sufficient domain-specific knowledge in their training data. To address these challenges, we propose an explainable multi-agent system for meme coin copy trading. Inspired by the structure of an asset management team, our system decomposes the complex task into subtasks and coordinates specialized agents to solve them collaboratively. Employing few-shot chain-of-though (CoT) prompting, each agent acquires professional meme coin trading knowledge, interprets multi-modal data, and generates explainable decisions. Using a dataset of 1,000 meme coin projects' transaction data, our empirical evaluation shows that the proposed multi-agent system outperforms both traditional machine learning models and single LLMs, achieving 73% and 70% precision in identifying high-quality meme coin projects and key opinion leader (KOL) wallets, respectively. The selected KOLs collectively generated a total profit of \$500,000 across these projects.