构建AI驱动的投资系统

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人工智能（AI）的兴起正在将算法交易从僵化的预编程机器人转变为能够理解上下文并实时学习的“交易代理”。传统的交易机器人——尽管速度快且有纪律——通常遵循固定的规则，难以处理新场景或突然的市场制度变化。相比之下，新的基于AI的交易代理利用先进的模型（尤其是大型语言模型LLM）来解释大量数据（价格、新闻、社交情绪），并做出更灵活的决策。最近的现实世界试验突显了这种范式转变。在Alpha Arena的实时加密货币交易竞赛中，几个最先进的AI模型（包括OpenAI的GPT-5、Google的Gemini、Anthropic的Claude、Elon Musk的Grok、阿里巴巴的Qwen和专门的DeepSeek AI）被给予1万美元，让他们自主交易加密货币。结果令人震惊：领域聚焦的AI代理远远超过了通用机器人。DeepSeek V3.1在几天内实现了近 +40%的回报，xAI的Grok-4紧随其后，达到+35%，而通用模型如GPT-5和Gemini损失 超过25%[1]。 实际上，在比赛中，只有两个模型（DeepSeek和Grok）在比特币买入持有策略中表现优于[2] 。这个实验强调了适应性强的AI代理在丰富信息摄入方面可以超越固定规则系统。这是对交易系统设计的新方法的明确呼吁。

本文探讨了如何构建一个基于AI的投资系统，将硬编码的交易机器人演变为由AI驱动的灵活交易代理。我们讨论了传统机器人的局限性以及基于LLM的模型如何通过推理多样数据来克服这些限制。我们研究了架构选择（包括多代理设计）、集成DeFi/Web3数据源以及最大化利润同时管理风险的技术。来自前沿AI交易竞赛和开源项目（如FinGPT、CryptoTrade等）的真实例子说明了这些概念。我们还提供了代码片段（用Python编写），演示了如何实现AI交易代理的关键组件，从使用LLM进行市场分析到部署强化学习进行策略优化。最终，我们展示了从静态算法到智能代理的端到端路线图，这些代理学习、适应并执行在动态市场中。

1、背景：从基于规则的机器人到智能代理

传统交易机器人： 早期的算法交易系统，或“机器人”，根据预定义的规则或模型运行。例如，一个机器人可能被编程为“如果比特币的50日移动平均线高于200日移动平均线，则购买比特币”或在交易所之间执行套利。这样的机器人以超人类的速度和纪律执行，但缺乏适应性。它们不能偏离编程，即使市场条件发生了根本性的变化。这些系统本质上是开环的：它们以市场价格数据作为输入，并根据静态逻辑或训练过的预测器输出交易。虽然许多机器人使用机器学习（例如，从历史数据预测价格方向），但它们通常只定期重新训练，并且不纳入非结构化信息，如新闻或定性信号。这种僵化使它们脆弱。突如其来的监管推文或宏观经济冲击可能会颠覆机器人策略所基于的假设，导致损失或错失机会。总之，传统机器人擅长执行固定策略，但在情境意识和实时学习方面表现不佳。

交易中AI的崛起： 在过去十年中，AI技术越来越多地应用于使交易系统更具适应性。机器学习模型已被用于价格预测、投资组合优化和风险管理。特别是，深度强化学习（RL） 显示出希望：RL代理通过在市场环境中试错来学习，获得盈利交易的奖励。例如，研究人员已经训练了将链上数据整合到状态中的加密货币交易代理；其中一个系统（CryptoRLPM）比比特币买入持有基准获得了83%更高的回报，并提高了风险调整后的表现（更高的Sortino比率）[3][4]. 这些基于AI的方法适应静态规则可能忽略的数据模式。然而，之前的AI交易模型主要集中在数值时间序列数据上。它们充当复杂的信号处理器，但往往忽略了人类交易者考虑的丰富上下文。这就是大型语言模型（LLMs）带来深远影响的地方。

大型语言模型（LLMs）——变革者： GPT-4、ChatGPT、Google的Gemini等LLMs是经过海量文本语料库训练的AI模型，使它们能够理解和生成类人语言。虽然语言似乎与交易无关，但金融市场受新闻文章、推文、研究报告甚至聊天论坛的信息流的强烈驱动。LLMs可以大规模地阅读和解释这些非结构化数据，这是传统机器人无法做到的。例如，OpenAI的ChatGPT可以分析金融新闻以总结市场情绪，并甚至从描述中解释技术指标[5]. 它还可以协助编写交易策略或解释市场概念[6]. 然而，现成的ChatGPT有限制：它没有直接访问实时数据，需要与外部数据源集成才能用于实时使用[7]. 新型模型旨在解决这些差距。Elon Musk的Grok，由xAI开发，连接X（Twitter）平台以进行实时情感分析[8]. 通过监控社交媒体的闲聊，Grok可以衡量市场情绪和突破趋势——这对短期加密货币交易至关重要。（它的缺点是容易受到社交媒体数据中的虚假信息或操纵的影响[9], 我们稍后会讨论这个风险。）Google的Gemini是一个多模态LLM，不仅可以处理文本，还可以处理图像、音频，甚至视频[10]. 在交易中，这可能意味着分析图表、阅读美联储官员的视频采访或扫描卫星图像以估算商品。Gemini还与Google的搜索集成，使其具有实时网络访问能力[11]. 同时，专门的金融科技LLM正在出现。DeepSeek 是这样一个针对金融领域的模型；它强调高效、成本效益高的AI，为交易者提供强大的情感分析和预测分析能力[12]. DeepSeek允许一定程度的定制——用户可以微调它以适应他们的特定策略[13]. 这些模型的普及表明，LLM正在为交易系统注入上下文智能，弥合量化数据和定性洞察之间的差距。

总而言之，交易技术正在从机械机器人演变为认知代理。接下来，我们定义什么是交易“代理”，以及它与传统机器人的区别。

2、交易机器人 vs 交易代理

交易机器人： 交易机器人是一个具有固定策略的自动化系统。该策略可以是一组简单的规则（如果X和Y，则购买Z）或更复杂的算法（如预测价格的神经网络）。关键的是，机器人的行为是由其编程或训练预先确定的。它并不真正理解上下文；它只是以预设的方式对输入做出反应。例如，动量交易机器人可能总是在一天内价格上涨5%后购买，无论为什么价格变动。传统机器人通常单独运作，只关注市场数据。它们的记忆仅限于近期的价格历史，不会自主寻求新信息。这常常导致在市场由机器人未涵盖的新闻驱动时做出次优决策。在波动的加密货币市场中，许多机器人在重大新闻事件（交易所黑客攻击、监管禁令、Elon Musk关于狗狗币的推文等）期间失败，因为这些事件不符合机器人的历史价格模式训练。

交易代理： 在AI意义上，交易代理是一个自主系统，能够感知环境、做出决策，并能根据目标（通常是最大化收益同时管理风险）调整其策略。代理是交互式的，通常是状态化的：它可以收集新数据，更新其知识或策略，甚至“推理”下一步该做什么。重要的是，代理可以被设计为理解上下文和意图。借助LLM，我们可以赋予交易代理解释为什么市场在移动，而不仅仅是如何移动的能力。例如，代理可以检测到以太坊价格的突然下跌是由于智能合约漏洞新闻，然后决定与常规波动不同的做法。交易代理通常利用闭环反馈：它们观察其行动的结果并相应地调整未来决策（一种学习或反思）。这可能是通过在线学习，或者仅仅通过使用最新世界模型的动态重规划。本质上，交易代理的行为更像一个人类交易员——不仅对价格波动做出反应，而且对事件做出反应，并从经验中学习。

从固定策略到自适应行为： 机器人和代理之间的区别或许最好通过前面提到的AI交易竞赛来说明。每个参与的AI都被给予相同的任务（增长1万美元资金）和相同的工具（访问加密货币交易平台），因此如果它们都是“机器人”，人们可能会预期相似的表现。相反，它们的表现差异很大，反映了不同的策略和适应性。表现最好的参与者表现得像有明确风格的熟练人类投资者：

• DeepSeek V3.1 被描述为一名*“耐心狙击手”*，在几天内只进行了6笔交易，主要是持有约21小时的多头仓位[14]. 它等待高信心的机会，然后让赢家继续。这表明能够过滤噪音并仅对强信号采取行动，这是智能代理的标志。DeepSeek很可能结合了复杂的内部市场模型；事实上，其设计受益于创始人量化基金的背景[15][16]. 尽管在美国报告中受到批评，DeepSeek的现场表现验证了其方法[14].
• Grok-4（来自xAI）则扮演了一个*“谨慎持有者”*的角色，在同一时期只进行了一笔交易（持有约54小时）[17]. Grok的独特优势在于其架构能够提取实时网络信息（如社会情绪和新闻）[17]. 通过整合这些链下信号，Grok可以在波动中自信地持有，表现出长期信念，这通常是机器人很少拥有的。其策略显示了情境意识——它可能因为外部情绪/新闻支持该位置而持有，而不仅仅是价格动量。

这两个AI代理显著优于不仅简单机器人，甚至一些先进的同行。相比之下，Gemini 2.5 Pro（Google的模型）表现得像高频交易者，执行了47笔交易，平均持有时间不到7小时，最终亏损约 -30%[18]. 这种快速的策略产生了高交易成本和过度交易，表明缺乏适应性风险管理[19]. 可能Gemini作为一个通用的多模态模型，缺乏针对交易的微调，所以默认采用过于狂热的方法。同样，GPT-5（这个测试中的假设OpenAI模型）亏损约26%，平均持有时间为23小时，共进行了12笔交易[20]. GPT-5的策略似乎与市场制度不符，可能是由于其奖励优化或风险管理机制的缺陷[21]. 这些较弱的表现强调了仅仅拥有强大的模型是不够的；如果没有适当的专精或学习，AI可能会在交易中失败。

后续分析的一个显著观察是，每个AI模型在不同领域都有不同的优势。DeepSeek虽然在交易中表现出色，但在随后的扑克AI比赛中表现不佳；Gemini则相反——是一个强大的扑克玩家，但却是弱小的加密货币交易者[22]. 这加强了一个关键观点：智能是领域特定的。交易代理受益于金融市场的知识和培训。具备一般推理能力的LLM（如扑克逻辑）可能仍然在交易中失败，除非它们能适应市场特定的模式和数据。因此，构建成功的交易代理需要将一般智能（推理、语言理解）与领域专业知识（金融知识、专业培训）结合起来形成一个连贯的系统。

总之，交易代理超越了执行固定策略——它感知上下文，调整策略，并从结果中学习，就像一个人类交易员一样，但增强了超人类的数据处理能力。接下来的章节将深入探讨如何利用大型语言模型来创建这样的代理，以及实现基于AI的投资系统的实际步骤。

3、LLM在AI投资系统中的作用

我们的基于AI的交易代理的核心是大型语言模型，它作为理解信息甚至做出决策的“大脑”。但LLM并不是魔法黑匣子——为了有效地使用它们，我们需要在系统中为它们分配明确的角色。下面我们将探讨LLM（及其衍生品）可以扮演的几个关键角色，并提供代码示例说明如何实现这些功能。

3.1 LLM作为市场信息分析师

LLM在交易中最宝贵的应用之一是消化和解释非结构化数据——新闻文章、社交媒体、公告、论坛讨论，甚至演讲录音。这些来源通常包含市场方向的线索（想想“ETF批准”这一短语在新闻标题中如何推动比特币飙升）。只看到价格和成交量的传统机器人会错过这些信号。基于LLM的分析师可以将此类文本转化为可操作的见解，如情感评分或汇总展望。

情感分析示例： 假设我们的代理想要评估新闻头条和推文的市场情绪。我们可以使用专门的模型如FinBERT（一个经过财务情感微调的BERT模型）或使用通用LLM提示进行分类。以下是使用Hugging Face transformer管道与FinBERT模型进行情感分析的代码片段：

from transformers import pipeline

# Load a financial sentiment analysis model (FinBERT in this case)
classifier = pipeline(“sentiment-analysis”, model=”ProsusAI/finbert”)
# Example news headline
news_headline = “Bitcoin ETFs get greenlight: SEC approves first spot BTC ETF.”
result = classifier(news_headline)[0]
print(f”Headline: {news_headline}\nSentiment: {result[‘label’]} (confidence {result[‘score’]:.2f})”)

在这个片段中，ProsusAI/finbert是一个公开的财务情感模型。运行此代码可能会输出类似：“情感: POSITIVE (置信度 0.95)”对于给定的看涨标题。我们的交易代理可以使用此信息来调整其策略（例如，如果新闻情绪强烈积极，就倾向于做多BTC）。实际上，人们会汇总许多这样的新闻标题/推文，并可能采取加权情感评分。

基于LLM的分析通过提示： 或者，我们可以使用通用LLM（如通过API的GPT-4）进行更复杂的分析。例如，不只是什么情绪，而是为什么和接下来可能发生什么。这里是一个使用OpenAI API的概念示例：

import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
prompt = “””You are an AI financial analyst.
News: “Ethereum network upgrade succeeds, analysts predict increased DeFi activity.”
Tweet: “Major upgrade live on #Ethereum — bullish for $ETH and staking rewards!”
Question: Based on this news and tweet, what is the market sentiment and how might ETH price react?”””
response = openai.Completion.create(
engine=”gpt-4",
prompt=prompt,
max_tokens=150,
temperature=0.5
)
analysis = response.choices[0].text.strip()
print(analysis)

这个提示给LLM一些上下文并要求进行分析。GPT-4的响应可能会说：“这两条新闻和推文都传达了以太坊的看涨情绪。成功的网络升级和积极的评论可能增加投资者信心，可能导致ETH的短期价格上涨，尤其是在DeFi相关的代币上。然而，应监控交易量和链上活动以确认。”这种微妙的见解——将技术事件与市场影响联系起来——是数值模型无法提供的。我们的代理可以将这种分析输入其决策逻辑中。

持续新闻监控： 在一个操作性系统中，代理会持续获取最新的新闻和社交 feeds。可以使用API（例如Twitter API获取推文，RSS feeds获取新闻网站，或专门的加密新闻API）并将内容传递给LLM进行摘要或情感评分。有开源项目如FinGPT，它促进了这一点。FinGPT是一个开源金融LLM，强调易于适应新数据[23]. 它提供了自动获取互联网规模金融数据并将其纳入模型知识的管道。FinGPT的设计解决了LLM在金融中迅速过时的关键挑战。（例如，BloombergGPT，一个500亿参数的金融数据训练模型，重新训练的成本很高；训练花费了约300万美元，耗时53天[24].）FinGPT反而允许对最近数据进行轻量级微调，成本大大降低（数百美元），这意味着基于LLM的分析师可以保持与最新市场格局同步[23]. FinGPT还强调了从人类反馈中进行强化学习（RLHF） 来微调LLM以符合用户偏好（例如风险规避或投资风格）[25]，这种方法可以使代理的分析更加个性化并与其用户的目标一致。

总之，使用LLM作为市场分析师，我们的代理获得了一个实时的市场情绪和知识脉搏。这远远超出了旧机器人使用的固定关键词新闻警报。它允许代理回答：“发生了什么以及它为何对资产价格重要？”——这是真正智能交易系统的基础能力。

3.2 LLM作为策略生成器和推理者

LLM的另一个角色是作为策略大脑——生成或选择策略并推理最佳行动。传统的机器人有一个硬编码的策略，但AI代理可以动态切换策略或甚至即时提出新的策略。大型语言模型，特别是当与一种称为思维链提示的技术结合时，可以推理复杂决策，几乎像有经验的交易员思考一个问题一样。

动态策略选择： 代理可能会维护一个已知策略的库（趋势跟踪、均值回归、统计套利等）。LLM可以被指派选择适合当前情境的策略。例如，如果市场制度（从分析中得出）是高度波动且没有明显趋势，LLM可能会建议均值回归或市场中性策略。如果LLM检测到新闻中有强烈的看涨叙述和积极的技术动量，它可能会建议专注于多头的顺势交易策略。这可以通过提示完成。例如：

strategy_prompt = “””You are an AI trading assistant.
Market situation:
— BTC price above 20-day average, strong upward momentum.
— Macro news: Federal Reserve signals no more rate hikes.
— Crypto sentiment: very positive (fear & greed index high).
What trading strategy is appropriate? Choose from:
(A) Trend-following long,
(B) Mean-reversion short,
( c) Market-neutral arbitrage.
Explain your choice.”””
response = openai.Completion.create(engine=”gpt-4", prompt=strategy_prompt, max_tokens=100)
print(response.choices[0].text.strip())

鉴于描述的看涨情景，LLM可能会选择**（A）趋势跟踪多头**并解释说：“强上升动量和积极的新闻/情绪表明持续上涨趋势，因此趋势跟踪多头策略适合抓住进一步的增长。”这种解释能力是有价值的——它提供了可解释的理由来解释代理的选择，帮助开发者或用户信任代理的决策过程。

生成交易想法或代码： 除了从预定义策略中选择，高级代理可以生成全新的交易规则甚至代码。像ChatGPT这样的LLM已经被交易者用来用普通英语原型化交易算法，然后模型将其翻译成代码。例如，你可以提示：“写一个Python函数，在ETH/USD上执行网格交易策略，参数为X、Y、Z。”LLM将生成代码。我们的代理可以设想通过这样的提示修改自己的策略代码（尽管必须小心自修改系统！）。更安全的做法是让LLM建议参数调整。例如：“波动率上升，我应该扩大止损吗？如果是，扩大多少？”并使用答案来调整机器人的设置。

关于风险管理的推理： 策略的一个关键方面是管理风险（仓位大小、止损、止盈水平）。LLM可以帮助在这里通过推理场景。例如，“如果比特币突然因ETF拒绝谣言下跌10%，我们该如何调整投资组合暴露？”LLM可能会对此情景给出建议减少杠杆或通过期权对冲。虽然不应盲目信任LLM做出这样的决定，但其建议可以与定量检查结合。好处是LLM可以考虑定性逻辑：例如，“谣言驱动的下跌可能在谣言被证明是假的情况下逆转，但谨慎地收紧止损是明智的。”

在Alpha Arena竞赛中，我们看到一些模型可能比其他模型有更好的风险管理。GPT-5的糟糕表现归因于在适应环境和风险管理机制方面的不足[20]. 使用LLM进行推理的代理可以明确分析风险：“我们的投资组合严重做多山寨币，而市场显示出风险回避的迹象（股票下跌，VIX上涨）。这很危险。”然后它可能建议对冲或减少头寸。这种更高层次的推理是我们可以通过提示让LLM定期执行“投资组合风险审查”的方式构建到代理中的。

代码示例 —— 推理循环： 考虑一个简化的循环，每个时间步，得到信号后，我们让LLM输出最终的决定（买入/卖出/持有）以及推理：

market_state = {
“BTC_price”: 30000,
“BTC_trend”: “up”,
“news”: “SEC delays decision on Ethereum ETF; market unsure.”,
“sentiment”: “mixed”
}
decision_prompt = f”””You are a trading agent.
Market state: {market_state}.
You have a long position in BTC.
Should you Buy, Sell, or Hold? Provide reasoning.”””
reply = openai.Completion.create(engine=”gpt-3.5-turbo”, prompt=decision_prompt, max_tokens=100)
print(reply.choices[0].text.strip())

LLM可能会回应：“持有。理由：BTC处于上升趋势，虽然ETF新闻不确定，但没有负面结果被确认。情绪混合，不是明显的熊市。谨慎维持头寸是明智的，可能在$28k以下设置止损以管理下行风险。”代理可以解析这段文本：它看到推荐“持有”并甚至提取建议的止损水平。因此，LLM不仅给出了动作，还用理由和风险措施对其进行了上下文化。这比传统预测模型输出的数字要丰富得多。

总之，使用LLM进行策略和推理将交易系统从机械执行者转变为一个深思熟虑的计划者。它引入了灵活性：代理可以根据新的情况以它没有明确编程的方式来切换策略或响应新颖的情况，由LLM的一般知识和逻辑推理能力引导。这是从机器人到适应性代理的基石。

3.3 LLM增强的执行和自动化

最后，一个AI交易代理必须执行交易并与金融系统（交易所、钱包、智能合约）互动。执行需要精确和快速。在这里，传统的编程和基础设施很重要，但LLM仍能做出贡献，特别是在DeFi等复杂环境中，其中交互涉及多个步骤或协议。

通过API执行交易： 对于集中式交易所或经纪人，执行可能只是调用REST API来下单。这部分不需要LLM；实际上，你不应该依赖LLM生成每个API调用（开销和不可预测性会增加风险）。相反，你实现一个简单的执行模块。例如：

import ccxt # a library for crypto exchange APIs
exchange = ccxt.binance({
“apiKey”: “YOUR_API_KEY”,
“secret”: “YOUR_API_SECRET”
})
# If the decision from the agent is to buy 0.5 BTC at market:
order = exchange.create_market_buy_order(“BTC/USDT”, 0.5)
print(order)

这将在Binance上使用ccxt（一个流行的开源库，标准化交易所API调用）执行0.5 BTC的市价买入。真正的智能在于何时和交易什么，这由LLM和其他模型决定；执行模块只是高效地执行它。

DeFi和Web3执行： 在去中心化金融中，执行可能更复杂。代理可能需要与智能合约交互（例如，向Uniswap池提供流动性，或在Aave上借款）。这涉及到构建和签署区块链交易。虽然低层交易格式最好由web3库（如Web3.py用于以太坊）处理，但LLM在规划一系列动作时仍很有用。例如，一个基于意图的DeFi投资代理可能收到用户的意图如“在低风险下最大化我的稳定币收益”[26]. 代理需要找出最优策略，这可能涉及多个协议（将资产桥接到另一条链，存入借贷平台，质押收益代币等）。一个分步计划可以由LLM在当前收益率和机会的基础上生成。在此方向上有研究：Liu et al. (2023) 描述了一个个性化的DeFi策略多代理系统，其中专门的代理（数据、策略、风险、执行）协作[27][28]. 一个代理可以查询跨链的收益率数据，另一个（带有LLM）可以解释用户的意图并制定计划，然后执行代理通过账户抽象（gas管理等）执行交易[29]. 关键优势是端到端自动化：用户说出他们想要的，AI弄清楚如何做到，然后去做。这基本上是一个自主的DeFi代理。

示例 —— 多步骤DeFi操作： 假设我们的代理决定实施一个策略：将ETH换成DAI，然后在Compound上借入DAI. 我们可以让LLM列出步骤，并让web3模块执行它们：

# Pseudocode for DeFi actions using web3 (assumes web3 is set up and contracts loaded)
strategy_steps = [
“Swap 5 ETH for DAI on Uniswap v3”,
“Supply the obtained DAI to Compound to earn interest”
]
for step in strategy_steps:
print(f”Executing: {step}”)
if “Swap” in step:
# call Uniswap router contract with swap parameters (precomputed via a DEX aggregator perhaps)
tx = uniswap_router.swap_exact_eth_for_tokens(…parameters…)
elif “Supply” in step:
# call Compound’s cDAI contract to mint cDAI (supply DAI)
tx = cDAI_contract.mint(amount_of_DAI, {“from”: agent_address})
# sign and send tx (using private key of agent)
web3.eth.send_raw_transaction(tx.sign(agent_private_key))

在这个伪代码中，我们硬编码了步骤，但LLM可以在给定高层次目标的情况下生成strategy_steps列表。有一些倡议如DeFiChain的AI助手和Fetch.ai的DeFi代理工具包探索这个领域[30]. 为了安全起见，应集成链上数据检查（确保交换的预期输出，检查gas成本等），而不是纯粹依赖LLM的计划。

LLM与传统模块的协作： 需要注意的是，尽管LLM强大，但一个稳健的交易代理会将它们与传统组件一起使用。一旦LLM（或策略模块）决定要做什么，实际发送订单或交易是由确定性代码完成的。该代码还应强制执行风险限制（例如，“不要在一个头寸上交易超过投资组合的10%”或“如果滑点 > 1%，取消交易”）。LLM可以建议交易，但围绕它的系统将处理精确的执行和约束。

本质上，LLM充当代理的 “思考部分”——分析、战略制定，有时甚至生成新方法——而周围的系统处理“做部分” ——执行交易、实时监控头寸，并确保不会发生疯狂的事情（比如LLM告诉它在闪崩恐慌中出售一切——一种人类启发的错误，我们会防范！）。这种LLM驱动的智能与传统稳健执行的结合创造了一个强大、灵活但安全的交易代理。

4、系统架构：设计一个端到端的AI交易代理

在涵盖了LLM的作用之后，我们现在概述如何将所有内容整合成一个集成系统。一个成功的基于AI的投资系统通常会有模块化架构，也许甚至是多代理架构，其中不同的组件（或代理）处理不同的任务并进行通信。下面是概念性的端到端设计，结合了集中式交易所交易和DeFi能力（Web3），以及学习机制。

1. 数据摄取和处理： 这一层收集所有相关数据并对其进行预处理以供AI组件使用。它包括：
— 市场数据馈送： 价格、成交量、订单簿从交易所（通过API或websocket）。如果专注于加密货币，这可能包括多个交易所或价格指数的聚合器。对于链上市场（DeFi），它包括区块链数据，如协议状态、交易量、收益率等。（可以使用The Graph服务，或运行节点以获取mempool和合同事件。）
— 新闻和社交媒体数据： 从新闻API（如金融新闻、CryptoPanic API）和社交媒体（Twitter/X、Reddit、Discord频道）获取的馈送。这可能涉及使用爬虫或第三方数据服务。
— 特征工程： 将原始数据转换为模型的特征。例如，从价格数据计算技术指标（移动平均线、RSI等），聚合从文本（如前所示）的情感得分，或提取链上指标（如活跃地址数、以太坊的gas费用趋势等）。一些特征输入到LLM提示中（如我们展示的market_state），其他输入到数值模型中。这一层应为实时或近实时。虽然低延迟在纯高频交易（HFT）中更为关键，但我们的代理的优势更多在于信息处理而非毫秒级速度。然而，保持数据的最新性尤其重要，特别是在加密货币领域，因为新闻传播迅速。现代系统通常使用流式架构（如Kafka等）将数据持续传输到AI模块。

2. AI分析和决策模块：系统的“大脑”，可以进一步细分为： — LLM分析师代理：如前所述，一个代理（可以是进程或模块），它使用大型语言模型（LLM）来分析非结构化数据并产生见解。它可以输出情绪摘要、当前风险因素列表，或检测某些关键词（例如“SEC”、“被黑客攻击”、“合作伙伴关系”）是否异常流行，这可能预示市场变动事件。该代理可以在预定时间运行（例如每小时分析一次新闻）或由事件触发（例如大价格波动触发它通过查看最新新闻来解释可能的原因）。可以利用FinGPT等工具在这里保持金融领域的最新LLM[23]。 — 量化模型/预测器：许多系统会包括预测价格波动或波动率的模型。这些可能是机器学习模型（如LSTM网络预测下一小时的回报，或基于树的模型对资产进行买入/卖出排名），甚至是更简单的统计模型。一些代理可能在此使用深度强化学习：将市场视为环境并输出最佳行动。例如，一个RL代理可以接收状态特征（技术指标 + 情绪分数）并决定如何分配投资组合。CryptoTrade研究（EMNLP 2024）本质上是一个这样的代理，但其中包含了一个LLM；它结合了链上数据、链下新闻和一种反思学习机制来指导每日交易，表现优于传统策略[31][32]。在我们的架构中，量化模型和LLM可以相互补充。量化模型可能更快并捕捉高频信号，而LLM捕捉低频但高影响的信息。 — 策略和规划代理：该组件决定整体策略并将洞察/预测转化为具体的交易决策。它可以由LLM实现（如我们在策略选择的代码提示中展示的那样），也可以是由规则逻辑实现的系统，从LLM分析师和量化模型获取输入。一个复杂的方案是多代理系统，其中多个专业代理就行动进行投票或辩论。最近的研究表明，多代理、多模态的方法（具有专门用于技术分析、基本面/新闻分析等的代理）比单代理模型甚至市场指数表现更好[33][34]。例如，一个代理可以是“技术专家”（仅关注价格模式），另一个是“新闻专家”（基于LLM），还有一个是“风险管理代理”负责监督暴露程度。它们可以分享各自的发现并达成共识或加权决策。在实际应用中，这可能是一个模型的集合，最终决策是所有输出的某种函数。设计可以很简单：如果量化模型和LLM都同意一个方向，就进行交易；如果它们冲突，也许保持观望或对冲。 或者可以实现更明确的通信：例如，让LLM阅读量化模型的输出并提供带有理由的最终决策（模拟内部对话）。

无论如何，这一层的输出是一组交易指令：例如，“购买2个ETH并卖出0.1个BTC”或“重新平衡投资组合为60%加密货币，40%现金”或甚至“部署资本到收益耕作，因为交易机会稀少。” 决策模块还设置执行的风险参数（仓位大小、止损水平、杠杆等）。

3. 执行和投资组合管理：这是实施交易和管理投资组合的动作层： — 交易执行引擎：负责将订单发送到交易所或区块链交易。它应该智能地处理订单簿（例如，当订单较大时避免过度滑点，适当使用限价单等）。如果连接到多个场所，它可能会将订单路由到流动性最好的地方。对于DeFi，它可能与钱包和智能合约进行交互。这个引擎还应记录执行情况，处理错误（重试、备用交易所），并确认订单已成交。在实际系统中，涉及真实资金，因此此部分必须稳健，并在上线前在模拟中经过充分测试。 — 投资组合跟踪：交易后，代理的状态（投资组合）必须更新。这包括可用现金余额、每种资产的当前持有量，以及未实现的盈亏。一个子模块可以持续计算投资组合指标（分配百分比、风险度量如风险价值等）。这些指标可能作为状态输入反馈给决策模块。例如，如果投资组合超过风险阈值（比如单一资产超过50%），风险管理人员代理可能会标记此问题并触发再平衡决策。 — 学习/反思模块：使AI代理与众不同的是，它可以从结果中学习。这个模块评估决策的效果。如果根据LLM的建议进行了交易并导致重大损失，代理可以分析原因。也许LLM对新闻过于乐观——反思模块可以调整情绪评分过程（可能降低单一来源新闻的权重）。或者在RL上下文中，市场的奖励（盈利或亏损）会被反馈以更新策略网络。例如，CryptoTrade代理包括一种反思机制，通过分析先前的结果来改进其交易决策[35]。这类似于每日复盘：“昨天，我因为忽视看跌背离而在SOL上亏损了。下次，当情绪只是轻微积极时，要更加关注技术信号。” LLM甚至可以生成这些反思性的见解，然后将其编码为调整。随着时间的推移，这种学习循环可以显著提高性能，因为代理避免重复犯错。

为了具体说明这个架构，考虑一个端到端流程在某一天的情况：早晨数据到达——价格，一些关于DeFi协议被黑客攻击的新闻。数据模块更新技术指标并标记新闻。LLM分析师总结道：“XYZ协议的黑客攻击导致DeFi领域出现广泛的负面情绪。” 量化模型注意到所有DeFi相关代币下跌了10%。策略代理（LLM）认为这可能是一种过度反应，做多强势代币（如ETH）可能有利可图，但它也指出风险更高。风险代理表示整体市场波动性上升，所以减少仓位规模。最终决定：可能发出买入少量ETH并可能做空较弱的DeFi代币作为对冲（市场中性对冲交易）。执行引擎在交易所下达这些交易。在整个白天，投资组合经理观察P&L；如果损失达到止损阈值，它可能会触发自动退出（风险保护）。到了当天结束，反思模块看到对冲不需要（黑客攻击的影响消退，一切反弹）。它得出结论说，下次可能只需简单的做多，但承认谨慎并没有造成太大伤害。它记录了这次经验。经过多次这样的循环，代理校准了它的反应。

尽管这个架构复杂，但它确保了端到端的功能：数据→分析→决策→行动→学习，这是智能交易代理的标志。在实现中，可以使用各种框架的组合：例如，LangChain或自定义代码用于协调LLM调用和多代理对话，stable-baselines3或类似库用于强化学习组件，以及标准的交易和Web3交互库。系统还应包括评估工具——你可以在历史数据上回测它，在实时市场中进行纸面交易，然后在部署真实资金之前继续监控其表现并根据需要进行调整。

5、Python中的实现：示例

为了使讨论更具体，本节提供了简化Python代码片段，演示系统各部分如何实现。这些是示例，省略了许多现实世界的检查和复杂性，但它们为实践者提供了一个起点。

5.1 将LLM分析与交易信号整合

假设我们有一个来自量化模型的基本交易信号（例如，指示器为+1表示买入，-1表示卖出）。我们想在做出交易前将其与LLM的情绪分析结合起来。我们将：(a) 获取量化信号，(b) 获取基于LLM的情绪分析，(c) 根据两者决定交易动作。

# Step (a): Quant signal (e.g., a simple momentum indicator for BTC)
price_history = get_price_history(“BTC”, days=5) # pseudo-function to get last 5 days prices
momentum = 1 if price_history[-1] > price_history[0] else -1 # +1 if price increased over 5 days, else -1

# Step (b): LLM sentiment analysis (could be via OpenAI or a local model)
latest_news = fetch_latest_news(“BTC”) # pseudo-function to get latest BTC-related news headline
sentiment = classifier(latest_news)[0][‘label’] # using FinBERT as classifier from previous example
sent_score = 1 if sentiment == “POSITIVE” else -1 # simplistic conversion of label to +1/-1

print(f”Quant signal: {momentum}, News sentiment: {sentiment} -> {sent_score}”)

Suppose momentum = +1 (market trending up) but the news sentiment came out NEGATIVE (maybe news of a regulation threat). The print might show: Quant signal: 1, News sentiment: NEGATIVE -> -1. Now combine:

# Step ( c): Decision logic combining signals
if momentum == 1 and sent_score == 1:
action = “Buy”
elif momentum == -1 and sent_score == -1:
action = “Sell”
else:
action = “Hold” # conflict between technical and sentiment signals
print(f”Decision: {action}”)

在我们假设的情景中（动量上升，情绪下降），这会决定“持有”（不交易），因为信号冲突。相比之下，如果两者都是正面的，它会决定“买入”。这种简单的逻辑是一种信号融合，其中LLM的输出（情绪）与量化信号合并。可以对其加权或使用更复杂的规则（例如，如果情绪强烈负面，可能甚至覆盖弱正的技术信号）。所展示的原则是如何将LLM衍生的见解程序化地纳入交易策略。

5.2 用于加密货币的强化学习代理

现在让我们演示如何使用一个库在Python中设置一个强化学习交易代理。我们为了简洁起见使用一个伪环境，但概念上，可以使用OpenAI Gym风格的接口或FinRL（金融强化学习库）。例如，FinRL提供了股票和加密货币交易的环境，其中状态包括技术指标，代理学习如何分配投资组合。

下面，我们概述使用Stable-Baselines3（一个流行的RL库）与自定义交易环境：

import gym
from stable_baselines3 import PPO

# Assume we have a custom environment that follows gym interface
env = gym.make(‘TradingEnv-v0’) # this env could include price, indicators, etc.
model = PPO(“MlpPolicy”, env, verbose=1)

# Train the RL agent for some iterations
model.learn(total_timesteps=100000) # train on historical data in the environment

# After training, test the agent
obs = env.reset()
for _ in range(10):
action, _states = model.predict(obs)
obs, reward, done, info = env.step(action)
if done:
break
env.render()

在这个片段中，TradingEnv-v0将是用户定义的环境。每个步骤可能代表一天或一小时的交易，动作可能是离散的选择（0 = 持有，1 = 买入，2 = 卖出）或连续的（比如分配资本的百分比）。我们使用PPO（近端策略优化）作为RL算法。代理在历史数据（例如过去两年的BTC价格）上进行训练。训练后，我们模拟10步来看看它做了什么，env.render()将显示表现（可能是一个投资组合价值图）。

为了将LLM集成到这个系统中，有两种方法： — 将LLM生成的特征提供给RL代理。 例如，在环境的状态中包括情绪分数，这样代理就能学习其相关性。这种方式下，LLM的分析间接引导RL决策。
— 将LLM作为代理的策略。 这是实验性的，但研究人员正在探索。这意味着在每一步，而不是神经网络将状态转换为动作，我们会向LLM提示状态描述并让它输出一个动作。CryptoTrade项目基本上就是这样做的，使用GPT-4作为政策，该政策被反思性地改进[35]。强化学习可以通过奖励信号微调LLM的响应（一种RLHF形式，其中“人类反馈”被“市场奖励”取代）。

鉴于复杂性，第一种方法（LLM衍生特征）目前更为直接。上面的代码可以通过修改环境来扩展，使得obs包括像obs['sentiment'] = sent_score和obs['news_topic'] = ...等额外信息，除了价格数据。然后神经网络策略将拥有这些额外输入。有证据表明这有助于：一个使用链上和新闻数据训练的RL代理表现优于没有这些数据的代理[31]。

5.3 多代理协作（高级）

为了说明多代理设置，让我们考虑在代码中将任务拆分为两个代理：一个代理（代理A）专注于技术交易，另一个代理（代理B）专注于新闻分析。他们将交流他们的建议，协调器将决定最终动作。

我们可以用一个简单的技术规则模拟代理A和一个LLM调用模拟代理B，然后结合：

# Agent A: Technical trader suggestion (e.g., based on moving average crossover)
fast_ma = sum(price_history[-5:]) / 5
slow_ma = sum(price_history[-20:]) / 20
agentA_suggestion = “Buy” if fast_ma > slow_ma else “Sell”

# Agent B: News analyst suggestion (using LLM sentiment from before)
agentB_suggestion = “Buy” if sent_score == 1 else “Sell”

print(f”AgentA suggests: {agentA_suggestion}, AgentB suggests: {agentB_suggestion}”)
# Coordinator logic:
if agentA_suggestion == agentB_suggestion:
final_action = agentA_suggestion # both agree
else:
final_action = “Hold” # disagreement -> no trade (or could trust one agent over the other)
print(f”Final action: {final_action}”)

这是一个简单的协调机制（需要共识）。更复杂的方案可以分配权重或让一个代理说服另一个代理。例如，可以提示一个LLM充当裁判：“代理A由于技术原因建议买入。代理B由于新闻建议卖出。谁更有可能正确？请说明理由。” LLM可能会输出一个平衡双方论点的推理，有效地进行集成推理。我们引用的文章指出，代理可以通过通信调整彼此的预测[36]。实现这一点可能需要代理A和B不仅输出方向，还要输出置信度水平和原因，由第三个过程评估。

虽然多代理设置在代码上更复杂，但框架正在出现。TradingAgents框架（根据DigitalOcean的参考）和FinRobot旨在模拟多个LLM代理争论交易[37][38]。使用这样的框架超出了本文的范围，但要点是将问题分解为专门的代理可以带来更好的性能，就像专家团队与单一通才相比一样。

5.4 使用FinGPT进行快速适应

我们已经从概念上讨论了FinGPT；为了给出其使用的风味，考虑您想要对一个小的开源LLM进行微调，以适应最近的金融新闻，以个性化您的需求（例如，您希望它更好地理解加密货币术语或特定的交易风格）。FinGPT提供了用于在金融数据上进行指令微调的工具[39]。以下是一个使用FinGPT的伪序列步骤（不是实际代码，因为复杂性）：

# Pseudocode for fine-tuning an LLM with FinGPT utilities
from fingpt import DataCrawler, Finetuner

# 1. Use FinGPT DataCrawler to fetch recent crypto news headlines for last 3 months
crawler = DataCrawler(data_source=”news”, query=”crypto OR bitcoin”, start=”2025–08–01", end=”2025–11–01")
news_data = crawler.fetch()

# 2. Prepare instruction data for tuning (e.g., ask the model to summarize or sentiment-tag the news)
training_data = []
for item in news_data:
prompt = f”<News>{item[‘headline’]}</News>\nIs this news good or bad for crypto markets? Explain.”
response = human_label_or_existing_model(item) # assume we have labels or a rule to generate answers
training_data.append((prompt, response))

# 3. Fine-tune a base LLM (say Llama-7B) on this QA dataset
finetuner = Finetuner(base_model=”meta-llama/7B”, data=training_data)
finetuned_model = finetuner.train(output_dir=”./finetuned_model”, epochs=1)

这个伪代码使用了类似FinGPT的组件来收集数据并进行指令微调。其理念是，之后微调后的模型将更好地理解加密货币新闻，并以对交易决策有用的方式作出回应（可能更简洁，或更贴合市场含义）。FinGPT研究表明，这种微调后的模型可以在特定任务如金融情感分析中超越甚至GPT-4[40]。如果您没有能力训练大型模型，FinGPT还利用了参数高效的技巧如LoRA（低秩适应）来微调大型模型，相对计算资源较低[41]。最终的模型可以重新插入到我们的代理中作为LLM分析师，确保它保持最新和领域专业化。

上述示例只是表面，但它们反映了关键的实现步骤：结合信号、训练代理、构建多代理逻辑和定制LLM。通过适当地组装这些部分，您可以创建一个原型AI交易代理。在实践中，需要大量的额外工作来处理边缘案例、确保可靠性并优化性能。然而，借助现代库和云资源，个人或小团队可以构建一个功能强大的AI交易系统——这在几年前是不可行的。

6、挑战和注意事项

构建和部署基于AI的投资系统并非没有挑战。当我们从一个简单的机器人推进到一个复杂的代理时，我们必须注意潜在的陷阱和设计考虑：

1. 数据质量和延迟：AI代理的性能取决于它看到的数据。整合新闻和社交媒体信息意味着处理嘈杂且有时虚假的信息。错误信息可能导致代理偏离轨道（正如提到的，Grok可能被社交媒体谣言误导[9]）。我们应该实施过滤器或可信度评分（可能给予可信新闻来源更高的权重而不是随机推文）。此外，如果数据摄入滞后（比如我们的新闻源比实时数据晚几分钟），代理可能反应太慢。确保关键数据的低延迟摄入很重要。在DeFi中，链上数据延迟是另一个因素——如果我们代理在资金被耗尽后才看到协议漏洞，那就太晚了。运行自己的区块链节点或使用链上事件的推送通知服务可以缓解这个问题。

2. 模型限制和更新：预训练的LLM有知识截止日期，可能缺乏特定的财务背景。我们通过微调（FinGPT方法）和通过提示或工具提供实时数据来解决这个问题。持续更新LLM或其信息至关重要。过时的模型可能不知道一种新的加密货币工具（如流动质押代币）并误解相关的新闻。定期更新模型或提示工程可以保持其相关性。此外，虽然强大，LLM是概率性的，可能会产生错误或不一致的输出（幻觉）。严格的测试是必要的，以确保代理不会根据幻觉见解采取行动。例如，可以交叉验证关键LLM输出：如果LLM说“交易所X被黑！”代理应在恐慌性抛售前通过其他来源/API验证。

3. 风险管理必须强制执行：一个AI代理，特别是那些自由学习或推理的代理，偶尔可能会提出高风险的行为（比如将100%的资金投入一个波动大的代币，或使用最大杠杆，因为它‘认为’交易是确定的胜利）。人类交易员有直觉和监管限制来检查这种行为；我们必须赋予代理类似的防护措施。硬性约束（如仓位大小限制、杠杆上限、止损指令）应嵌入执行层。此外，一个专门的风险管理模块（可能是单独的代理）应持续监控暴露。如Alpha Arena所示，缺乏良好风险控制的模型（GPT-5、Gemini）最终导致了重大损失[20][18]，而顶级模型通过低频率、高信念交易隐含地控制了风险[14][17]。我们可以借鉴DeepSeek的“耐心狙击手”方法——交易频率较低，只有在信心充足时才交易，避免过度交易。我们的代理应量化其信心（LLM可以输出信心分数，或者集成分歧可以表示不确定性），并在多个信号强烈一致时才进行大额投注。

4. 可解释性和调试：AI决策可能不透明。如果代理在交易中亏损，我们需要了解原因以改进它。记录LLM的思维链（它给出的理由）和导致决策的信号非常有帮助。这样，在审查失败的交易时，可能会发现“LLM误解了新闻”或“RL模型过于强调短期价格下跌”。在可解释AI方面的努力，如迫使LLM提供理由，会在这里见效。在金融环境中，可解释性对用户信任和合规也很重要。如果这个系统用于基金，监管机构或风险官员可能要求解释大额变动。我们的设计鼓励代理阐述理由（例如，“趋势强劲，新闻良好，所以我买入”）是一个特点，而不仅仅是调试辅助。

5. 计算和成本方面：运行LLM，尤其是大型LLM如GPT-4，可能昂贵且缓慢。在交易中，某些机会需要瞬间反应（例如，套利价格差异）。我们的基于LLM的代理可能不适合这种超高频交易，因为模型的推理延迟。相反，它应该专注于低到中频决策，其中几秒钟（甚至几分钟）的延迟是可以接受的。我们可以通过使用较小的本地模型处理日常任务，并将大模型调用保留给真正需要它们的重大决策或分析。开源模型经过微调以满足我们的需求，可以在我们自己的GPU上运行，以减少API成本。例如，FinGPT项目就是关于使用开源模型来避免依赖封闭API[42][43]。当然，如果使用云服务（OpenAI等），必须预算API使用费用。收集和存储所有这些数据流的基础设施可能很复杂（用于价格历史的数据库，用于模型训练的新闻档案等）。

6. 安全性和鲁棒性：在DeFi背景下，控制私钥并执行区块链交易的代理必须极其安全。任何漏洞都可能造成灾难性后果（想象一个恶意指令提示LLM将资金发送到攻击者的地址——代理必须被限制不能做明显有害的事情）。隔离执行权限，使用多重签名或需要人工确认的大额转账，是需要考虑的措施。鲁棒性还包括处理意外事件：如果LLM API宕机或返回错误怎么办？代理应有后备行为（可能暂时退回到简单的策略）。如果市场条件不同于以往（黑天鹅事件）怎么办？代理可能需要进入资本保存模式（例如，大部分资金转为现金）而不是试图在高度不确定的情况下交易。这些类似于经验丰富的交易员在极端动荡时期削减风险的做法。

7. 伦理和监管考虑：虽然不是技术挑战，但值得注意的是，随着AI代理更积极地交易，监管机构可能会审查它们。例如，如果一个基于LLM的代理学会通过在线发布内容来影响情绪（一个假设但不可能的情况，如果连接到执行），可能会引发市场操纵问题。确保代理遵循市场规则并避免不道德行为非常重要。在部署此类系统到实时市场之前，必须彻底测试——意外后果（闪崩、流动性压力）可能发生，如果许多代理行为相似的话。Alpha Arena实验令人鼓舞，因为它公开评估了AI在真实市场中的行为[44]，为透明测试AI交易者设定了先例。我们应该继续这种精神：在沙盒或小规模实时环境中测试代理，从错误中学习，并在扩大规模之前改进它们。

总之，转向基于AI的交易代理带来了新的挑战，但都不是无法克服的。通过仔细的设计——将AI与基于规则的保障相结合——并持续监控，可以利用LLM和其他模型的力量同时减轻风险。关键是将交易代理视为一个持续改进的过程：就像人类交易员随着经验增长一样，我们的AI代理也将进化，我们必须与它一起进化其保障和培训。

7、结束语

从基本的交易机器人到复杂的交易代理的演变标志着人工智能和金融交汇处的一个重要里程碑。在本文中，我们详细介绍了将大型语言模型及其衍生品集成到交易系统中如何实现以前无法实现的灵活性和上下文意识。基于AI的投资系统可以处理所有类型的数据——数值价格流、文本新闻、链上指标——并据此做出明智的决策。它改变了从遵循固定算法到实时学习和适应的范式。我们在比赛中清楚地看到了这一点，其中专门的AI代理如DeepSeek和Grok以宽幅优势超过了更通用的模型[1][14]，突显了领域特定智能和策略的价值。通过参考开源项目（FinGPT、CryptoTrade）和当代研究，我们展示了构建此类系统的实际路径，包括关键组件的代码示例。

从机器人到代理的旅程也反映了更广泛的趋势：金融AI系统正在从自动化转向自主性。早期的机器人自动化了人类设计的策略执行；现代代理可以自主制定和调整策略，实际上在给定的授权范围内进行投资。这具有深远的意义。从积极的一面来看，它可以使先进的交易民主化——一个设计良好的AI代理可以让个人在市场中更有效地竞争，因为代理封装了原本需要多年发展的专业知识。它还可以通过更快地消除异常和更快速地将信息纳入价格中来提高市场效率（因为AI代理立即消化新闻）。另一方面，自主代理的使用需要责任。我们必须确保这些代理以符合人类价值观和金融稳定的方式行事（避免级联故障等）。

对于加密货币市场和DeFi来说，AI代理可能变得不可或缺。Web3的复杂性和速度，数千种代币和协议相互作用，超出了任何一个人的能力去监控。然而，AI代理可以不知疲倦地扫描跨链，阅读每一个治理提案，跟踪鲸鱼动向，并执行复杂的收益策略——有效地成为一位全天候的投资组合经理，从不休息。一项研究指出，DeFi中的多代理AI框架可以处理跨链任务并个性化策略，可能超越静态模型和人类团队[33][34]。未来可能会看到大量这样的代理优化流动性、做市和投资，它们以自然语言与人类操作员（或彼此）进行沟通。

总之，将交易机器人转变为基于AI的交易代理是一项多方面的任务，结合了数据工程、机器学习、LLM技术和良好的金融原则。通过遵循端到端的设计——从数据摄入到决策和执行——并利用LLM的理解和推理能力，可以构建一个大于其组成部分总和的投资系统。这个代理不仅能够最大化利润机会，还能适应不断变化的市场环境。正如我们的案例研究和代码片段所示，创建此类系统的工具越来越容易获得。通过仔细的实施和监督，AI交易代理很可能成为下一代金融市场的常态，以自主和洞察力运作，弥合人类直觉与机器精确之间的差距——真正实现了两者的最佳结合。

原文链接：From Trading Bot to Trading Agent: How to Build an AI-based Investment System

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