EvolveTrade：自进化LLM交易智能体
原文标题：EvolveTrade: Experience-Driven Policy Refinement for Self-Evolving LLM Trading Agents
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论文提出EvolveTrade框架，将工具使用交易智能体的系统提示视为文本参数化策略，由策略智能体依据决策轨迹与组合反馈定期修订，同时保持底层LLM固定。在多种市场状态与两个LLM骨干上，该方法在多数设置中提升夏普比率与累计收益，行为分析显示自进化策略增加了代码介导分析并激活与市场状态相关的计算。
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EvolveTrade让策略智能体定期改写系统提示，多数设置提升夏普比率与累计收益
- •把工具使用交易智能体的系统提示视为文本参数化策略，底层LLM保持固定
- •每个更新间隔，策略智能体依据累积决策轨迹与已实现组合反馈修订策略
- •在多种市场状态与两个LLM骨干上，多数评测设置同时提升夏普比率与累计收益
- •行为分析显示自进化策略增加代码介导分析，并激活与市场状态相关的计算
为什么重要：不改模型权重、只进化可复用的工具使用流程，为金融等高风险场景的LLM智能体提供了一条低成本自适应路径。
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