【爆肝实测】GPT-4o、Claude-3.5大比拼！金融交易Agent架构决定成败，代码已开源，小白也能上手！

“尽管基于大语言模型（LLM）的agent在金融交易中应用日益广泛，但现有研究多聚焦模型本身而非agent、覆盖周期与资产有限且依赖未经验证数据，导致LLM agent在实时市场中的推理与适应能力缺乏有效评估。为此，本文提出Agent Market Arena (AMA)，首个终身、实时的多市场LLM交易agent评估基准。AMA通过统一交易框架整合验证交易数据、专家审核新闻及多样化agent架构，支持真实环境下的公平持续比较。实验部署了4类agent（包括单agent基线InvestorAgent、不同风险风格的TradeAgent与HedgeFundAgent、基于记忆推理的DeepFundAgent），并在GPT-4o、GPT-4.1、Claude-3.5-haiku、Claude-sonnet-4、Gemini-2.0-flash等模型上测试。加密货币与股票市场的实时实验表明，agent架构（而非模型主干）主导行为模式差异（从激进风险承担到保守决策），为LLM agent的金融推理与交易智能提供了严格、可复现且持续演进的评估基础。”

01 — 背景

金融市场作为高波动、高维且严苛的环境，是检验LLM agent决策智能的关键场景。现有研究存在三方面不足：

1. 评估对象偏差：现有框架（如DeepFund、InvestorBench）绑定固定agent结构，实际评估的是模型主干而非agent本身；

2. 评估范围有限：测试周期短（如DeepFund仅24天）、资产单一（仅美股），无法验证agent在牛熊转换等复杂市场状态下的泛化能力；

3. 数据质量不足：依赖异质数据源（如yfinance、Finnhub），新闻重叠或矛盾，输入噪声干扰agent决策的可靠性与可解释性。

因此，亟需构建覆盖多市场、数据可信、支持实时评估的LLM交易agent基准。

02 — 问题定义

本文旨在解决以下核心问题：如何设计实时、多资产、可复现的评估框架，验证LLM agent在真实市场中的交易能力？agent架构与LLM主干对交易性能的影响权重如何？不同风险风格（激进/保守）的agent在动态市场中的决策模式与适应性差异？

03 — 方法

AMA框架包含三大核心组件，并设计了多样化agent架构以测试不同决策逻辑。

3.1 市场情报流（Market Intelligence Stream, MIS）

数据采集：整合多源实时数据（OpenAI Web Search、Finnhub、NewsData、yfinance、CryptoNews、Binance等），覆盖API价格数据、新闻（传统金融媒体+社交媒体），确保市场信息的全面性与实时性；

摘要与质控：使用GPT-5-nano对多源新闻去重并生成每日摘要，通过专家审核确保：日期准确性（新闻与交易日期严格对齐）、覆盖完整性（包含驱动价格的核心事件，如公司动态、宏观政策）、无偏性（摘要不引入原文外的情感倾向）、来源多样性（整合4+独立信源，避免单一渠道偏差）。质量验证显示，日期准确性一致性87.5%、覆盖一致性92.5%、无偏性一致性100%，确保输入的高保真度。

3.2 agent执行协议（Agent Execution Protocol, AEP）

标准化agent与市场的交互规则，确保性能差异仅源于推理能力：

输入：统一每日输入（验证市场数据+新闻摘要），包含资产标识、历史价格、新闻摘要及交易元数据；

输出：离散动作空间（BUY/SELL/HOLD），同步执行以保证公平性；

超参数：固定温度（0.5）、重试次数（3）等生成参数，确保跨模型比较的一致性。 agent架构设计：InvestorAgent（单agent基线）：集成记忆模块存储历史决策与上下文，通过历史结果提炼未来决策洞见；TradeAgent（多agent架构）：模拟真实交易公司，协调基本面/情绪/新闻/技术分析等专家agent，经研究agent辩论、交易agent聚合、风控与组合经理审核后执行；HedgeFundAgent（对冲基金团队）：模拟知名交易人物角色（如Aswath Damodaran、Ben Graham），信号经组合经理聚合，风控agent计算风险指标并限制头寸；DeepFundAgent（记忆自适应）：处理流输入、生成交易信号，基于记忆中的历史持仓与媒体/技术分析更新头寸，测试动态环境下的适应性。

3.3 性能分析接口（Performance Analytics Interface, PAI）

实时追踪并可视化agent表现，核心指标包括：每日回报、累计回报、年化回报、年化波动率、夏普比率、最大回撤。所有指标通过实时看板更新，支持按agent、资产、模型、策略多维度筛选与对比。

04 — 实验

4.1 实验设置

模型：测试5类LLM主干（GPT-4o、GPT-4.1、Claude-3.5-haiku、Claude-sonnet-4、Gemini-2.0-flash）；

资产：加密货币（BTC、ETH）与股票（TSLA、BMRN），覆盖高波动（加密）与基本面驱动（股票）市场；

初始化：2025-05-01至2025-07-31为预热期，agent学习历史数据并形成初始头寸；

实时评估：2025-08-01至2025-09-30（2个月），每日执行交易并记录结果。

4.2 实验结果

RQ1：LLM agent能否在实时市场中盈利并超越买入持有？

整体表现：LLM agent普遍盈利，部分超越买入持有。例如，InvestorAgent（GPT-4.1）在TSLA的夏普比率达6.47，累计回报40.83%，且回撤更低；DeepFundAgent在BTC的夏普比率2.45，显示记忆推理提升波动性适应能力；

资产差异：TradeAgent与HedgeFundAgent在ETH（39.66%累计回报）等激进市场表现突出，但在TSLA等股票市场波动较大；DeepFundAgent在股票（BMRN累计回报9.45%）与加密（ETH）市场均保持稳健。

RQ2：agent架构与LLM主干对性能的影响？

agent架构主导：固定agent、更换LLM时性能差异较小（如InvestorAgent在TSLA的累计回报跨模型波动仅±5%）；固定LLM、更换agent时性能差异显著（如GPT-4.1在不同agent的累计回报跨度达-38.72%至40.83%）；

模型影响有限：模型主干对结果的影响（如夏普比率变化<1.5）远小于agent架构（如夏普比率跨度达4.87），表明agent设计（决策逻辑、风险控制）比模型能力更关键。

RQ3：agent如何利用市场信号决策？

案例分析（BTC）：8月13日全球股市同步上涨，TradeAgent识别极端乐观的脆弱性，在峰值对冲，正确预判价格回调；8月28日BTC出现政治资本上市、亚洲机构增持等长期利好，但TradeAgent检测技术面短期超买，执行SELL，准确预测短期调整；9月28日ETF资金流出与流动性骤增导致多agent误判，反映突发宏观反转的应对挑战。结果显示，动态适应波动（而非仅追趋势）的agnet（如TradeAgent）表现更优。

RQ4：不同风险风格的agent行为差异？

激进型（HedgeFundAgent）：持续做空（如BTC），在ETH（39.66%回报）等市场高收益但高波动（年化波动率638.04%）；保守型（DeepFundAgent）：频繁HOLD，在BMRN（夏普比率1.96）与ETH（夏普比率2.45）保持稳健；趋势跟随（InvestorAgent）：主动买卖（如TSLA累计回报40.83%），但风险调整后收益中等；验证了高风险高回报但高损失的市场规律。

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