超越智能体架构：基于LLM的交易系统中的执行假设与可重复性

arXiv cs.AI 论文
llm trading reproducibility finance agent-systems

摘要

本文综述并审计了基于LLM的交易研究中的执行现实性，提出了更清晰的报告标准以提升可重复性和评估可比性。

arXiv:2606.08285v1 公告类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）和智能体系统越来越多地被提出用于金融交易，然而其报告的性能仍然难以比较，因为各研究在数据来源、时间分割纪律、执行时机、换手率处理以及交易成本建模方面存在差异。本文对基于LLM的交易研究中的执行现实性进行了有针对性的主题综述和可重复性审计。利用一个涵盖30项与交易相关的主要研究的有编码证据矩阵，评估了时间点控制、分割透明度、保留评估、成本与换手率处理、执行语义、标的范围定义以及制品发布。在被审计的样本中，架构报告通常比判断交易结果是否在经济上可解释或可重复所需的评估假设更为清晰。文中包含一个10只股票的工作示例，仅作为方法论框架，以说明明确的摩擦和时机选择如何实质性地压缩主动策略的结果。主要结论是，LLM交易研究的下一个有用步骤不仅是更好的智能体设计，还包括更清晰的执行现实性、可重复性和评估可比性报告标准。
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缓存时间: 2026/06/09 08:55 

# 超越智能体架构：基于LLM的交易系统中的执行假设与可复现性
来源：https://arxiv.org/abs/2606.08285
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> 摘要：大型语言模型（LLM）和智能体系统越来越多地被用于金融交易，然而其报告的性能仍然难以比较，因为不同研究在数据来源、时间分割规则、执行时机、换手率处理以及交易成本建模等方面存在差异。本文对基于LLM的交易研究中的执行现实性进行了专题综述与可复现性审计。我们构建了一个编码证据矩阵，涵盖30项与交易相关的主要研究，用于评估时间点控制、分割透明度、留出验证、成本与换手率处理、执行语义、标的范围定义以及工件发布情况。在被审计的样本中，架构报告通常比评估假设更为清晰，而评估假设正是判断交易结果是否具有经济解释性或可复现性的关键。本文仅包含一个10只股票的工作示例，作为方法论框架，用以说明明确的摩擦与时机选择如何实质性地压缩主动策略的结果。主要结论是：LLM交易研究下一步有用的方向不仅是更好的智能体设计，还需要更清晰的执行现实性、可复现性以及评估可比性的报告标准。

## 提交历史

来自：Junyi Yao [查看邮件](https://arxiv.org/show-email/c529af5c/2606.08285) **\[v1\]** 2026年6月6日星期六 18:14:29 UTC (84 KB)

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