trading agents（交易智能体）

交易智能体结合机器学习、深度强化学习和自然语言处理，分析市场数据、新闻和社交媒体情绪，自动执行买卖策略。早期系统基于规则和统计套利，现代智能体则利用深度Q网络、策略梯度等方法，并引入LLM进行情感分析和事件驱动交易。代表工作有OpenAI的强化学习交易实验、Numerai众包对冲基金，以及各类开源交易机器人。挑战包括市场非平稳性、过拟合和风险管理。