Artigo científico
TradingAgents: Framework Multiagente de Negociação Financeira com LLM
O TradingAgents é a framework multiagente de código aberto com LLM que inspirou esta mesa alojada. O artigo, de Yijia Xiao, Edward Sun, Di Luo e Wei Wang, modela uma sociedade de negociação: analistas especializados, investigadores otimista e pessimista, um trader, vozes de risco e um gestor de fundo. Esta página explica essa arquitetura. Não reivindica o backtest dos autores como desempenho do TradingAgents Report.
- Identificador
- arXiv:2412.20138
- Autores
- Xiao, Sun, Luo, Wang
- Versão
- v7 · 3 jun 2025
O que é o artigo do TradingAgents
O TradingAgents é uma framework multiagente de negociação financeira com LLM que atribui funções especializadas tal como faz uma mesa de análise. Os analistas recolhem evidências datadas. Os investigadores otimista e pessimista debatem. Um trader propõe uma ação. Uma equipa de risco submete-a a testes de esforço. Um gestor de fundo aprova. O artigo relata uma simulação histórica sobre AAPL, GOOGL e AMZN. Esses números pertencem à experiência dos autores, não a este produto alojado.
Como a framework está organizada
A Figura 1 do artigo, e o diagrama correspondente no repositório público, mostram cinco etapas: equipa de analistas, debate de análise, trader, gestão de risco e aprovação do gestor de fundo. Os dados entram como evidências de mercado, sociais, noticiosas e fundamentais. As decisões saem como um plano documentado, não como uma pontuação oculta.
Sete funções, uma sociedade inspecionável
O artigo atribui sete funções nomeadas. Cada função tem um objetivo, restrições e ferramentas. Em conjunto, dividem uma questão de negociação em evidências, divergência, uma ação proposta e uma decisão ajustada ao risco.
Equipa de analistas
Quatro especialistas trabalham em paralelo. O analista fundamental lê os documentos regulatórios e a qualidade. O analista de sentimento lê as redes sociais e o estado de espírito do público. O analista de notícias lê os eventos da empresa e macroeconómicos. O analista técnico lê preço, volume e indicadores como o MACD e o RSI. Os seus relatórios tornam-se o conjunto partilhado de evidências.
Equipa de investigadores
Um investigador otimista defende a oportunidade. Um investigador pessimista defende o risco. Debatem durante um número configurado de rondas. Um facilitador regista a visão prevalecente como estado estruturado, para que as funções seguintes possam consultar o debate em vez de reler uma conversa longa.
Agente trader
O trader lê os relatórios dos analistas e o registo do debate e escreve depois uma decisão fundamentada: momento, dimensão e compra, venda ou manutenção. No artigo, isto é uma proposta de ordem simulada. No TradingAgents Report é um plano intermédio, não a classificação pública de cinco níveis.
Equipa de risco e gestor de fundo
As vozes de risco agressiva, conservadora e neutra revêem o plano do trader face à volatilidade, à liquidez e aos limites definidos. O gestor de fundo aceita, rejeita ou ajusta depois a proposta. O passo de “execução” do artigo é uma bolsa simulada. Este produto não encaminha ordens reais para corretoras.
Relatórios estruturados e só depois debate
O protocolo de comunicação do artigo foi construído para travar o efeito de telefone estragado dos registos longos de conversa. A maioria das funções escreve relatórios estruturados num estado partilhado. A linguagem natural fica reservada aos debates que dela precisam.
Relatórios estruturados
Os analistas e o trader escrevem documentos concisos: métricas, afirmações e uma recomendação. Os agentes seguintes consultam esse estado em vez de percorrerem um histórico de mensagens sem limite.
Debate em linguagem natural
Os investigadores e a equipa de risco continuam a conversar. Um facilitador mantém finito o número de rondas e devolve o resultado como estado estruturado.
Modelos de raciocínio rápido e profundo
O artigo combina modelos mais rápidos com pesquisa e resumo, e modelos mais profundos com análise e decisões. A mesa alojada usa um catálogo controlado pelo administrador; um modelo referido no artigo não fica aqui ativado automaticamente.
O que o artigo relatou
Xiao et al. simulam decisões diárias de 19 de junho de 2024 a 19 de novembro de 2024 sobre AAPL, GOOGL e AMZN, usando apenas informação disponível em cada dia. Comparam o TradingAgents com estratégias de comprar e manter e com estratégias de regras (MACD, KDJ & RSI, ZMR, SMA). Os números abaixo são copiados da Tabela 1 de arXiv:2412.20138v7. Não são resultados em tempo real, não são o historial deste produto e não são uma promessa de retorno futuro.
- Janela de simulação
- 19 jun 2024 – 19 nov 2024
- Janela do conjunto de dados de amostra
- 1 jan 2024 – 29 mar 2024
- Títulos reportados
- AAPL · GOOGL · AMZN
| Modelo | AAPL CR% | AAPL ARR% | AAPL SR | AAPL MDD% | GOOGL CR% | GOOGL ARR% | GOOGL SR | GOOGL MDD% | AMZN CR% | AMZN ARR% | AMZN SR | AMZN MDD% |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| B&H | -5.23 | -5.09 | -1.29 | 11.90 | 7.78 | 8.09 | 1.35 | 13.04 | 17.1 | 17.6 | 3.53 | 3.80 |
| MACD | -1.49 | -1.48 | -0.81 | 4.53 | 6.20 | 6.26 | 2.31 | 1.22 | — | — | — | — |
| KDJ&RSI | 2.05 | 2.07 | 1.64 | 1.09 | 0.4 | 0.4 | 0.02 | 1.58 | -0.77 | -0.76 | -2.25 | 1.08 |
| ZMR | 0.57 | 0.57 | 0.17 | 0.86 | -0.58 | 0.58 | 2.12 | 2.34 | -0.77 | -0.77 | -2.45 | 0.82 |
| SMA | -3.2 | -2.97 | -1.72 | 3.67 | 6.23 | 6.43 | 2.12 | 2.34 | 11.01 | 11.6 | 2.22 | 3.97 |
| TradingAgents (artigo) | 26.62 | 30.5 | 8.21 | 0.91 | 24.36 | 27.58 | 6.39 | 1.69 | 23.21 | 24.90 | 5.60 | 2.11 |
Tabela 1 de Xiao et al., TradingAgents (arXiv:2412.20138v7). CR é o retorno acumulado, ARR é o retorno anualizado, SR é o rácio de Sharpe e MDD é a perda máxima. Os resultados de MACD para a AMZN não foram reportados.
Como esta mesa alojada se relaciona
O TradingAgents Report reutiliza o grafo de análise inspecionável: módulos de evidências opcionais, debate otimista/pessimista, plano do trader, revisão de risco e uma classificação do Gestor de Carteira. Acrescenta faturação, tarefas privadas, listas de bolsas permitidas e relatórios públicos curados. Não trata as execuções simuladas do artigo como uma funcionalidade do produto.
O que se mantém
As evidências especializadas, uma data de análise explícita, a investigação em posições opostas e uma revisão de risco escrita continuam a ser o núcleo de um relatório que pode auditar.
O que é diferente aqui
As páginas públicas mostram uma classificação de cinco níveis do Gestor de Carteira, não uma ordem real. A Negociação Simulada é um registo virtual à parte que submete por si próprio. As experiências a montante não são ativadas automaticamente.
Citar o artigo
Se a framework ajudar o seu trabalho, cite a pré-publicação dos autores no arXiv. Esta explicação é uma página de produto, não um substituto do PDF.
Yijia Xiao, Edward Sun, Di Luo e Wei Wang
University of California, Los Angeles; Massachusetts Institute of Technology
Pré-publicação arXiv arXiv:2412.20138 (q-fin.TR), publicada inicialmente a 28 de dezembro de 2024; esta página segue a v7, de 3 de junho de 2025.
@article{xiao2024tradingagents,
title={TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework},
author={Xiao, Yijia and Sun, Edward and Luo, Di and Wang, Wei},
journal={arXiv preprint arXiv:2412.20138},
year={2024}
}As figuras da framework são copiadas do repositório TradingAgents sob Apache-2.0. Leia o artigo e a licença do repositório antes de reutilizar.
FAQ do artigo
Perguntas comuns sobre o artigo do TradingAgents
O que é o artigo do TradingAgents?
É uma pré-publicação no arXiv (2412.20138) que descreve uma framework multiagente de negociação financeira com LLM. Analistas especializados, investigadores otimista e pessimista, um trader, uma equipa de risco e um gestor de fundo colaboram através de relatórios estruturados e de debate.
O TradingAgents Report é o mesmo que o artigo?
Não. O artigo e o projeto no GitHub são a framework de análise a montante. O TradingAgents Report é uma mesa de análise alojada com faturação, tarefas privadas e relatórios publicados. As funções e os modelos implementados podem diferir da experiência do artigo.
Onde está o código de código aberto?
Os autores publicam o TradingAgents em github.com/TauricResearch/TradingAgents sob a Apache License 2.0. A página de código aberto deste site separa esse repositório do produto alojado.
Os retornos do artigo aplicam-se a este produto?
Não. A Tabela 1 é a simulação histórica dos autores sobre três títulos norte-americanos em 2024. Não é um historial real, não é o desempenho deste produto e não é aconselhamento de investimento.
A framework executa operações reais?
O passo de execução do artigo é uma bolsa simulada para fins de investigação. O TradingAgents Report gera relatórios de análise e prática opcional num registo simulado. Não se liga a uma corretora nem coloca ordens reais.
Como devo citar o TradingAgents?
Cite Xiao, Sun, Luo e Wang, “TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework”, arXiv:2412.20138. Use o BibTeX desta página ou o registo oficial no arXiv.
Continuar a partir do artigo
Use a página do método para conhecer o grafo alojado, a página de código aberto para o repositório e os relatórios públicos para ver um resultado de análise acabado.