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LLM交易智能体生产环境六个月记录

原文标题：What LLM Trading Agents Actually Do in Production: A Six-Month, Population-Scale Record from Two Fleets

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AI 智能摘要

研究记录了LLM交易智能体在真实生产环境中的六个月表现，发现操作层决定行为、仓位大小忽视波动性、智能体几乎不捕获上行收益，且两个舰队均无方向性优势。研究提供了17条方法论规则。

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问题: LLM交易智能体在真实生产环境中的长期行为与收益表现缺乏系统测量。
方法: 对两个同源系统进行约六个月、群体规模的连续记录，覆盖750万次单模型调用与约30万次链上动作。
结果: 风险滑块每级解释杠杆+0.425，智能体固定效应吸收60%方差；43.2%仓位曾达+300bps有利偏移但49.3%以负收益平仓；两个舰队均无方向性优势，DXAP不盈利。
影响: 提醒产品方智能体行为主要由操作层而非策略文本决定，且波动盲区与上行捕获缺失是真实资金损失来源。

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六个月生产记录：LLM交易智能体无方向性优势，43.2%仓位曾浮盈300基点却近半亏损平仓

•覆盖两套系统约六个月：DX Terminal Pro 3505个用户资金金库交易21天，DXAP实盘舰队500至599个智能体
•数据规模约750万次单模型调用、约30万次链上操作，另有23.16万次多工具轮次产生14596笔成交
•操作层比策略文本更决定行为：风险滑块每级解释杠杆+0.425，智能体固定效应吸收60%方差，排行榜前3截断处回归断点1.75倍
•仓位无视波动率：各波动率六分位杠杆中位数均为5.0倍，一个占账本11%的姿态滑块单元承载62%强平
•智能体几乎不捕获上行：43.2%仓位24小时内曾达至少+300基点有利偏移，其中49.3%以负收益平仓，机械括号单每仓可回收+39.0基点；两个舰队均无方向性优势，DXAP不盈利

为什么重要：对构建自主交易智能体的团队，这是少见的群体级实盘证据：决定结果的是运行层与仓位规则，而非策略文本。

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原始标题：What LLM Trading Agents Actually Do in Production: A Six-Month, Population-Scale Record from Two Fleets

AI 中文标题：LLM交易智能体生产环境六个月记录

来源：arXiv cs.AI · 发布于 53 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）

标签：交易智能体 / 生产环境 / 加密货币 / 性能分析

关键词：trading agents / production / LLM

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