رفتن به محتوا
همه اسناد کتابخانه

WebCryptoAgent: ترکیب شواهد وب با کنترل سریع ریسک رمزارز

مقاله arXiv papers · نویسنده: Ali Kurban et al.

خلاصه

WebCryptoAgent چارچوبی برای معامله کوتاه‌مدت رمزارز است که محتوای وب، احساسات اجتماعی و داده‌های بازار OHLCV را ترکیب می‌کند. عامل‌های ویژه هر نوع داده را برای تحلیل منابع اطلاعاتی مختلف به کار می‌گیرد و سپس ارزیابی‌های آن‌ها را در سندی حاوی شواهد برای تصمیم‌گیری با اطمینانِ کالیبره‌شده جمع‌بندی می‌کند. هدف طراحی، محدودکردن تصمیم‌هایی است که از همبستگی‌های پرنویز یا کاذب ناشی می‌شوند.

این چارچوب همچنین استدلال راهبردی ساعتی را از مدل ریسکِ یک‌ثانیه‌ای جدا می‌کند. این کار به مؤلفه ریسک امکان می‌دهد شوک‌های ناگهانی را تشخیص دهد و بدون انتظار برای چرخه معاملاتی کندتر مداخله کند. نویسندگان آزمایش‌هایی را در بازارهای واقعی رمزارز گزارش می‌کنند و می‌گویند رویکردشان در مقایسه با سامانه‌های پایه، ثبات معاملاتی را بهبود می‌دهد، فعالیت غیرضروری را کاهش می‌دهد و ریسک دنباله‌ای را بهتر مدیریت می‌کند. توضیح ارائه‌شده مجموعه‌داده‌ها، معیارهای ارزیابی، نتایج عددی یا شرایط اعتبار این بهبودها را بیان نمی‌کند؛ بنابراین نمی‌توان قوت و عمومیت شواهد را تنها بر اساس این خلاصه ارزیابی کرد.

ایده‌های کلیدی

  • عامل‌های جداگانه، ورودی‌های وب، احساسات و OHLCV را تحلیل می‌کنند و سپس شواهد آن‌ها یکپارچه می‌شود.
  • استدلال با اطمینان کالیبره‌شده برای کاهش تصمیم‌های مبتنی بر سیگنال‌های کاذب طراحی شده است.
  • تصمیم‌گیری راهبردی ساعتی با یک مدل ریسک مستقل و سریع‌تر همراه است.
  • نویسندگان در آزمایش‌های بازار واقعی، ثبات بیشتر و مدیریت بهتر ریسک دنباله‌ای را گزارش می‌کنند.

برچسب‌ها

متن کامل
# WebCryptoAgent: Agentic Crypto Trading with Web Informatics


# WebCryptoAgent: Agentic Crypto Trading with Web Informatics









Cryptocurrency trading increasingly depends on timely integration of heterogeneous web information and market microstructure signals to support short-horizon decision making under extreme volatility. However, existing trading systems struggle to jointly reason over noisy multi-source web evidence while maintaining robustness to rapid price shocks at sub-second timescales. The first challenge lies in synthesizing unstructured web content, social sentiment, and structured OHLCV signals into coherent and interpretable trading decisions without amplifying spurious correlations, while the second challenge concerns risk control, as slow deliberative reasoning pipelines are ill-suited for handling abrupt market shocks that require immediate defensive responses. To address these challenges, we propose WebCryptoAgent, an agentic trading framework that decomposes web-informed decision making into modality-specific agents and consolidates their outputs into a unified evidence document for confidence-calibrated reasoning. We further introduce a decoupled control architecture that separates strategic hourly reasoning from a real-time second-level risk model, enabling fast shock detection and protective intervention independent of the trading loop. Extensive experiments on real-world cryptocurrency markets demonstrate that WebCryptoAgent improves trading stability, reduces spurious activity, and enhances tail-risk handling compared to existing baselines. Code will be available at https://github.com/AIGeeksGroup/WebCryptoAgent.

با ذکر منبع و مطابق مجوز اثر، به‌طور کامل نمایش داده می‌شود. مجوز: abstract CC0

این خلاصه را عامل پژوهشی Stratmill بر پایه متن اصلی نوشته است؛ نسخه‌ای از اثر منبع نیست.