論文の概要: HedgeAgents: A Balanced-aware Multi-agent Financial Trading System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13165v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 04:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:00.261326
• Title: HedgeAgents: A Balanced-aware Multi-agent Financial Trading System
• Title（参考訳）: HedgeAgents: バランスの取れたマルチエージェント金融取引システム
• Authors: Xiangyu Li, Yawen Zeng, Xiaofen Xing, Jin Xu, Xiangmin Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とエージェントベースのモデルは、リアルタイム市場分析と取引決定において有望な可能性を秘めている。 急激な減少や頻繁な変動に直面すると、依然として顕著な-20%の損失を経験する。 本稿では,ロバストネスの戦略を強化することを目的とした,革新的なマルチエージェントシステムであるHedgeAgentsを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.48571388047213
• License:
• Abstract: As automated trading gains traction in the financial market, algorithmic investment strategies are increasingly prominent. While Large Language Models (LLMs) and Agent-based models exhibit promising potential in real-time market analysis and trading decisions, they still experience a significant -20% loss when confronted with rapid declines or frequent fluctuations, impeding their practical application. Hence, there is an imperative to explore a more robust and resilient framework. This paper introduces an innovative multi-agent system, HedgeAgents, aimed at bolstering system robustness via ``hedging'' strategies. In this well-balanced system, an array of hedging agents has been tailored, where HedgeAgents consist of a central fund manager and multiple hedging experts specializing in various financial asset classes. These agents leverage LLMs' cognitive capabilities to make decisions and coordinate through three types of conferences. Benefiting from the powerful understanding of LLMs, our HedgeAgents attained a 70% annualized return and a 400% total return over a period of 3 years. Moreover, we have observed with delight that HedgeAgents can even formulate investment experience comparable to those of human experts (https://hedgeagents.github.io/).
• Abstract（参考訳）: 金融市場における自動取引の増加に伴い、アルゴリズムによる投資戦略がますます顕著になっている。 LLM(Large Language Models)とエージェントベースのモデルは、リアルタイム市場分析やトレーディング決定において有望な可能性を秘めているが、急激な減少や頻繁な変動に直面した場合でも、大きな-20%の損失を被り、実用的な応用を妨げている。 したがって、より堅牢でレジリエントなフレームワークを探求する義務がある。 本稿では,HedgeAgentsという,'hedging'戦略によるシステムの堅牢性向上を目的とした,革新的なマルチエージェントシステムを提案する。 このバランスの良いシステムでは、HedgeAgentsは中央のファンドマネジャーと、さまざまな金融資産クラスに特化した複数のヘッジ専門家で構成されている。 これらのエージェントはLLMの認知能力を活用し、3種類の会議を通じて意思決定と調整を行う。 LLMの強力な理解により、私たちのHedgeAgentsは年間リターンの70%を達成し、合計リターンの400%を3年間にわたって達成しました。 さらに、HedgeAgentsが人間の専門家に匹敵する投資経験(https://hedgeagents.github.io/)を定式化できるのを楽しみにしています。

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