Large Language Model Agent in Financial Trading: A Survey

📄 arXiv: 2408.06361v1 📥 PDF

作者: Han Ding, Yinheng Li, Junhao Wang, Hang Chen

分类: q-fin.TR, cs.CL

发布日期: 2024-07-26

💡 一句话要点

综述：大型语言模型在金融交易中的应用，探索LLM智能体超越专业交易员的可能性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 金融交易 智能体 量化交易 自然语言处理 金融科技 回测

📋 核心要点

  1. 金融交易需要结合策略、知识和心理素质，传统方法难以兼顾所有因素。
  2. 本研究综述了使用大型语言模型（LLM）作为金融交易智能体的最新研究，探索其在交易领域的应用。
  3. 该综述总结了LLM交易智能体的常见架构、数据输入和回测性能，并指出了当前研究面临的挑战。

📝 摘要（中文）

交易是一项竞争激烈的任务，需要策略、知识和心理素质的结合。随着大型语言模型（LLM）的最新成功，将新兴的LLM智能体应用于这个竞争领域并了解它们是否能胜过专业交易员极具吸引力。本综述全面回顾了当前关于使用LLM作为金融交易智能体的研究。我们总结了智能体中使用的常见架构、数据输入以及LLM交易智能体在回测中的表现，以及这些研究中提出的挑战。本综述旨在深入了解基于LLM的金融交易智能体的当前状态，并概述该领域未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：金融交易是一个复杂且竞争激烈的领域，需要交易者具备深厚的专业知识、敏锐的市场洞察力以及良好的心理素质。现有方法，例如传统的量化交易策略，往往依赖于预定义的规则或统计模型，难以适应快速变化的市场环境，并且缺乏对非结构化信息的有效利用。此外，传统方法在处理交易中的心理因素方面也存在局限性。

核心思路：本综述的核心思路是探索如何利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建更智能、更灵活的金融交易智能体。LLM在自然语言理解、知识推理和决策制定方面的优势，使其能够更好地理解市场动态、分析新闻事件以及模拟人类交易者的行为，从而做出更明智的交易决策。

技术框架：LLM交易智能体的典型架构包括以下几个主要模块：1) 数据输入模块，负责收集和处理各种市场数据，包括历史价格、新闻报道、社交媒体信息等；2) LLM推理模块，利用LLM对输入数据进行分析和理解，提取关键信息和潜在的交易信号；3) 决策制定模块，根据LLM的推理结果，制定具体的交易策略和执行计划；4) 交易执行模块，负责将交易指令发送到交易所并执行交易；5) 风险管理模块，负责监控交易风险并采取相应的风险控制措施。

关键创新：本综述的关键创新在于全面梳理了LLM在金融交易领域的应用现状，并深入分析了现有方法的优势和不足。通过对不同LLM交易智能体的架构、数据输入和性能进行比较，揭示了LLM在金融交易中的潜力和挑战。此外，该综述还提出了未来研究方向，例如如何提高LLM的交易决策能力、如何增强LLM的风险管理能力以及如何将LLM与其他技术相结合。

关键设计：目前的研究在LLM的选择上有所不同，有的采用通用LLM，有的则针对金融领域进行了微调。数据输入方面，除了传统的量价数据，还包括新闻、研报等非结构化数据。在交易策略方面，有的采用简单的规则，有的则利用LLM生成更复杂的交易策略。损失函数的设计也至关重要，需要综合考虑收益、风险和交易成本等因素。此外，如何有效地将LLM的输出转化为可执行的交易指令也是一个关键的设计问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有研究中LLM交易智能体的回测表现，尽管具体性能数据因研究而异，但总体趋势表明，LLM在某些市场条件下能够取得与传统方法相当甚至更优的性能。然而，该综述也指出了LLM在金融交易中面临的挑战，例如数据质量、模型泛化能力和风险控制等。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能投顾、量化交易、风险管理等金融领域。通过构建基于LLM的智能交易系统，可以提高交易效率、降低交易成本、提升投资回报。此外，该研究还有助于推动金融科技的发展，促进金融市场的创新。

📄 摘要（原文）

Trading is a highly competitive task that requires a combination of strategy, knowledge, and psychological fortitude. With the recent success of large language models(LLMs), it is appealing to apply the emerging intelligence of LLM agents in this competitive arena and understanding if they can outperform professional traders. In this survey, we provide a comprehensive review of the current research on using LLMs as agents in financial trading. We summarize the common architecture used in the agent, the data inputs, and the performance of LLM trading agents in backtesting as well as the challenges presented in these research. This survey aims to provide insights into the current state of LLM-based financial trading agents and outline future research directions in this field.