論文の概要: FinEvo: From Isolated Backtests to Ecological Market Games for Multi-Agent Financial Strategy Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00948v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 00:52:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.481394
• Title: FinEvo: From Isolated Backtests to Ecological Market Games for Multi-Agent Financial Strategy Evolution
• Title（参考訳）: FinEvo: 独立したバックテストから、マルチエージェントな金融戦略進化のためのエコロジー市場ゲームへ
• Authors: Mingxi Zou, Jiaxiang Chen, Aotian Luo, Jingyi Dai, Chi Zhang, Dongning Sun, Zenglin Xu,
• Abstract要約: FinEvoは、マルチエージェント金融戦略の進化力学を研究するための生態ゲーム形式主義である。 個人レベルでは、MLベースのヘテロジニアストレーダーによるルールベースのディープラーニング、強化学習、大規模言語モデル(LLM)が、歴史的価格や外部ニュースなどの信号を用いて適応する。 人口レベルでは、戦略分布は、3つの設計されたメカニズムの選択、革新、環境摂動によって発展し、実際の市場のダイナミックな力を捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.042813852171378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional financial strategy evaluation relies on isolated backtests in static environments. Such evaluations assess each policy independently, overlook correlations and interactions, and fail to explain why strategies ultimately persist or vanish in evolving markets. We shift to an ecological perspective, where trading strategies are modeled as adaptive agents that interact and learn within a shared market. Instead of proposing a new strategy, we present FinEvo, an ecological game formalism for studying the evolutionary dynamics of multi-agent financial strategies. At the individual level, heterogeneous ML-based traders-rule-based, deep learning, reinforcement learning, and large language model (LLM) agents-adapt using signals such as historical prices and external news. At the population level, strategy distributions evolve through three designed mechanisms-selection, innovation, and environmental perturbation-capturing the dynamic forces of real markets. Together, these two layers of adaptation link evolutionary game theory with modern learning dynamics, providing a principled environment for studying strategic behavior. Experiments with external shocks and real-world news streams show that FinEvo is both stable for reproducibility and expressive in revealing context-dependent outcomes. Strategies may dominate, collapse, or form coalitions depending on their competitors-patterns invisible to static backtests. By reframing strategy evaluation as an ecological game formalism, FinEvo provides a unified, mechanism-level protocol for analyzing robustness, adaptation, and emergent dynamics in multi-agent financial markets, and may offer a means to explore the potential impact of macroeconomic policies and financial regulations on price evolution and equilibrium.
• Abstract（参考訳）: 従来の金融戦略評価は、静的環境における孤立したバックテストに依存している。 このような評価は、それぞれの政策を独立して評価し、相関や相互作用を見落とし、なぜ戦略が発展市場において最終的に持続または消滅するのかを説明するのに失敗する。 トレーディング戦略は、共有市場内で相互作用し、学習する適応的なエージェントとしてモデル化される。 新しい戦略を提案する代わりに、マルチエージェント金融戦略の進化力学を研究するためのエコロジーゲーム形式であるFinEvoを提案する。 個人レベルでは、MLベースのヘテロジニアストレーダーによるルールベースのディープラーニング、強化学習、大規模言語モデル(LLM)が、歴史的価格や外部ニュースなどの信号を用いて適応する。 人口レベルでは、戦略分布は、3つの設計されたメカニズムの選択、革新、環境摂動によって発展し、実際の市場のダイナミックな力を捉えている。 これら2つの適応層は、進化ゲーム理論と現代の学習力学を結びつけ、戦略行動を研究するための原則化された環境を提供する。 外部ショックと実世界のニュースストリームによる実験では、FinEvoは再現性に安定であり、文脈に依存した結果を明らかにするために表現力がある。 戦略は、静的なバックテストに見えない競合するパターンに依存して、支配的、崩壊的、あるいは連立を形成します。 戦略評価をエコロジーゲーム形式主義として再定義することで、FinEvoはマルチエージェント金融市場におけるロバスト性、適応性、創発的ダイナミクスを分析するための統一されたメカニズムレベルのプロトコルを提供し、マクロ経済政策と金融規制が価格の進化と均衡に与える影響を探求する手段を提供するかもしれない。

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