TradingAgents: Estrutura de Negociação Financeira com Múltiplos Agentes LLM

Visão Geral do Projeto

TradingAgents é uma estrutura de negociação com múltiplos agentes que simula a estrutura dinâmica de empresas de negociação reais. Ao implantar uma equipe de agentes especializados impulsionados por grandes modelos de linguagem – incluindo analistas fundamentais, especialistas em sentimento, analistas técnicos, traders e equipes de gestão de risco – a plataforma aprimora as decisões de negociação por meio de avaliações colaborativas.

Desenvolvido pela Tauric Research, este projeto se dedica a redefinir a inteligência de negociação por meio de IA, aproveitando grandes modelos de linguagem, raciocínio avançado e agentes autônomos para elevar a excelência na negociação.

Principais Características

1. Arquitetura de Múltiplos Agentes

TradingAgents emprega sete funções distintas: analista fundamental, analista de sentimento, analista de notícias, analista técnico, pesquisador, trader e administrador de risco. Cada agente é equipado com ferramentas especializadas e restrições adaptadas à sua função.

2. Estrutura da Equipe de Agentes

Equipe de Análise

• Analista Fundamental: Analisa dados financeiros da empresa, tendências do setor e indicadores macroeconômicos.
• Analista de Sentimento: Processa dados de sentimento do mercado e informações de mídia social.
• Analista de Notícias: Analisa o impacto de eventos noticiosos no mercado.
• Analista Técnico: Realiza análise de indicadores técnicos e reconhecimento de padrões de gráficos.

Equipe de Pesquisa

A equipe de pesquisa avalia criticamente os dados dos analistas por meio de um processo dialético envolvendo perspectivas de alta e de baixa. Este debate garante uma análise equilibrada, identificando oportunidades e riscos para formular estratégias de negociação.

Equipe de Negociação

Os agentes de negociação executam decisões com base em análises abrangentes. Eles avaliam insights de analistas e pesquisadores, determinam as ações de negociação ideais, equilibrando ganhos e riscos em ambientes de mercado dinâmicos.

Equipe de Gestão de Risco

A equipe de gestão de risco supervisiona a exposição ao risco de mercado da empresa, garantindo que as atividades de negociação permaneçam dentro dos limites predefinidos, garantindo a estabilidade financeira e protegendo os ativos por meio de um controle de risco eficaz.

3. Características da Arquitetura Técnica

Estrutura de Prompt ReAct

Todos os agentes usam a estrutura de prompt ReAct, promovendo a colaboração e processos dinâmicos de tomada de decisão, refletindo sistemas de negociação do mundo real.

Protocolo de Comunicação Estruturada

TradingAgents emprega um protocolo estruturado, combinando saída estruturada clara com diálogo em linguagem natural. Esta abordagem minimiza a perda de informações, mantendo o contexto em interações de longo prazo.

Seleção Inteligente de Modelo

LLMs são selecionados com base nos requisitos da tarefa, usando modelos de pensamento rápido para recuperação de dados e modelos de pensamento profundo para análise aprofundada e tomada de decisão.

Resultados Experimentais e Desempenho

Configuração Experimental

• Conjunto de Dados: Conjunto de dados financeiros multi-ativos e multimodais, incluindo preços históricos de ações, artigos de notícias, sentimento de mídia social, negociação interna, relatórios financeiros e indicadores técnicos.
• Período: Dados de janeiro a março de 2024 foram usados para treinamento, e de junho a novembro de 2024 para o ambiente de negociação.
• Frequência Operacional: Os agentes operam diariamente, tomando decisões com base nos dados disponíveis.

Comparação de Métricas de Desempenho

Categoria	Modelo	AAPL				GOOGL				AMZN
		CR%↑	ARR%↑	SR↑	MDD%↓	CR%↑	ARR%↑	SR↑	MDD%↓	CR%↑	ARR%↑	SR↑	MDD%↓
Mercado	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
Nosso	TradingAgents	26.62	30.5	8.21	0.91	24.36	27.58	6.39	1.69	23.21	24.90	5.60	2.11

Nota: CR=Retorno Cumulativo, ARR=Retorno Anualizado, SR=Índice de Sharpe, MDD=Rebaixamento Máximo

Principais Vantagens

1. Retornos Ajustados ao Risco Superiores: TradingAgents alcançou desempenho superior ao benchmark em todas as ações testadas.
2. Gestão de Risco Eficaz: Mantém baixo rebaixamento máximo, mantendo altos retornos.
3. Processo de Tomada de Decisão Transparente: Fornece tomada de decisão interpretável por meio de explicações em linguagem natural.

Implementação Técnica

Estrutura do Projeto

TradingAgents/
├── tradingagents/
│   ├── agents/
│   │   ├── analysts/        # Agentes Analistas
│   │   ├── researchers/     # Agentes Pesquisadores
│   │   ├── traders/         # Agentes Traders
│   │   └── risk_managers/   # Agentes de Gestão de Risco
│   ├── tools/               # Ferramentas dos Agentes
│   ├── communication/       # Protocolo de Comunicação
│   └── environment/         # Ambiente de Negociação

Links Relacionados

• Repositório GitHub: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
• Página Inicial do Projeto: https://TradingAgents-AI.github.io/

Resumo

TradingAgents representa um avanço significativo na negociação financeira impulsionada por IA, alcançando melhorias de desempenho notáveis por meio da colaboração de múltiplos agentes e comunicação estruturada. A estrutura não apenas supera os métodos tradicionais em retornos, mas, mais importante, oferece processos de tomada de decisão transparentes e interpretáveis, que são cruciais para aplicações financeiras práticas.