我认为大多数AI交易智能体需要一个质疑型智能体，而不是另一个策略型智能体

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摘要

文章主张，AI交易智能体应包含一个质疑型智能体，以检查诸如数据泄露和不可能假设等缺陷，而不是仅仅生成更多策略。

让LLM编写交易策略、将其转化为代码并进行回测变得荒谬地容易。输出结果往往看起来也很合法。逻辑清晰，权益曲线不错，还有合理的解释说明它为什么应该奏效。但这可能仍然是无稽之谈，因为一个微小的假设：使用尚未可用的信息，以不可能的价格入场，或者尝试足够多的变体直到某个碰巧看起来不错。智能体不需要“错误”就能发生这种情况。它只需要非常擅长快速生成看似合理的内容。我对尝试破坏策略的智能体比生成策略的智能体更感兴趣。一些能检查时机、数据泄露、执行假设以及结果是否能在样本外数据中存活的东西。有人在这里构建过类似的东西吗？
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