TiMi: Entwicklung von Handelsstrategien und minutengenaue Ausführung trennen

Artikel arXiv papers · Autor: Zifan Song et al.

Zusammenfassung

Das Dokument stellt TiMi vor, ein Multi-Agenten-System für quantitatives Trading, das die Entwicklung einer Handelsstrategie von ihrer Ausführung auf Minutenebene trennt. Es weist Sprachmodellen spezialisierte Aufgaben zu, etwa die Interpretation von Marktinformationen, die Programmierung von Trading-Bots und mathematisches Schlussfolgern. Der Prozess führt von übergreifenden Marktmustern zur Anpassung der Strategie und nutzt dann eine Rückkopplungsschleife, um die resultierende Strategie zu verfeinern und umzusetzen.

Das Paper berichtet über Auswertungen von mehr als 200 Aktien- und Kryptowährungshandelspaaren und beansprucht stabile Profitabilität, effiziente Aktionen und Risikokontrolle in volatilen Märkten. Die Zusammenfassung enthält keine Leistungskennzahlen, Vergleichsmethoden oder Einzelheiten zur Datenauswahl, zu Transaktionskosten oder zu Tests außerhalb der Stichprobe. Aufgrund dieser Lücken lässt sich nur schwer beurteilen, wie robust die Ergebnisse sind und wie gut sich das System auf den Live-Handel übertragen ließe.

Kernaussagen

TiMi trennt die Strategieentwicklung von der minutengenauen Ausführung.
Das System weist Sprachmodellen Aufgaben in semantischer Analyse, Programmierung und mathematischem Schlussfolgern zu.
Der Analyseprozess führt von übergreifenden Marktmustern zu maßgeschneiderten Strategien.
Eine mathematische Rückkopplungsschleife dient dazu, Handelsstrategien zu verfeinern.
Das Paper berichtet über Auswertungen von Aktien- und Kryptowährungspaaren, liefert jedoch nur begrenzte Informationen zu deren Konzeption.

Schlagwörter

Maschinelles Lernen Orderausführung Krypto Aktien

Volltext

# Trade in Minutes! Rationality-Driven Agentic System for Quantitative Financial Trading

Recent advancements in large language models (LLMs) and agentic systems have shown exceptional decision-making capabilities, revealing significant potential for autonomic finance. Current financial trading agents predominantly simulate anthropomorphic roles that inadvertently introduce emotional biases and rely on peripheral information, while being constrained by the necessity for continuous inference during deployment. In this paper, we pioneer the harmonization of strategic depth in agents with the mechanical rationality essential for quantitative trading. Consequently, we present TiMi (Trade in Minutes), a rationality-driven multi-agent system that architecturally decouples strategy development from minute-level deployment. TiMi leverages specialized LLM capabilities of semantic analysis, code programming, and mathematical reasoning within a comprehensive policy-optimization-deployment chain. Specifically, we propose a two-tier analytical paradigm from macro patterns to micro customization, layered programming design for trading bot implementation, and closed-loop optimization driven by mathematical reflection. Extensive evaluations across 200+ trading pairs in stock and cryptocurrency markets empirically validate the efficacy of TiMi in stable profitability, action efficiency, and risk control under volatile market dynamics.

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