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ゼロショット暗号資産取引のための省察型LLMエージェント

記事 arXiv papers · 著者: Yuan Li et al.
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サマリー

本資料は、大規模言語モデルを基盤とする暗号資産取引エージェント、CryptoTradeを説明しています。著者らが透明で不変とするオンチェーン情報に、タイムリーな文脈を与え得るニュースなどのオフチェーンシグナルを組み合わせます。省察機構は過去の判断結果を見直し、日々の取引判断に役立てます。従来の時系列ベースラインだけに依存せず、取引のフィードバックをプロセスに取り込めます。

著者らは複数の暗号資産と市場環境での実験を報告し、CryptoTradeが従来型戦略や時系列ベースラインを上回るリターンを達成したと主張しています。提示された説明には、資産、評価期間、リターン指標、取引コスト、リスク調整後の結果、データ漏えい対策が明記されていません。そのため、この成績の主張は報告実験の要約として読むべきであり、エージェントが実運用や他の市場レジームに一般化できる証拠ではありません。

主なアイデア

  • CryptoTradeはオンチェーンデータとニュースなどのオフチェーン情報を組み合わせます。
  • 省察機構が過去の取引結果を使い、その後の日々の判断を導きます。
  • 著者らは複数の暗号資産と市場環境にわたる実験を報告しています。
  • 従来型戦略と時系列ベースラインを上回るリターンを得たと主張しています。
  • 提示された説明には、リスクや実市場への一般化を評価するための情報が不足しています。

タグ

暗号資産機械学習オンチェーンデータセンチメント
全文
# A Reflective LLM-based Agent to Guide Zero-shot Cryptocurrency Trading


# A Reflective LLM-based Agent to Guide Zero-shot Cryptocurrency Trading









The utilization of Large Language Models (LLMs) in financial trading has primarily been concentrated within the stock market, aiding in economic and financial decisions. Yet, the unique opportunities presented by the cryptocurrency market, noted for its on-chain data's transparency and the critical influence of off-chain signals like news, remain largely untapped by LLMs. This work aims to bridge the gap by developing an LLM-based trading agent, CryptoTrade, which uniquely combines the analysis of on-chain and off-chain data. This approach leverages the transparency and immutability of on-chain data, as well as the timeliness and influence of off-chain signals, providing a comprehensive overview of the cryptocurrency market. CryptoTrade incorporates a reflective mechanism specifically engineered to refine its daily trading decisions by analyzing the outcomes of prior trading decisions. This research makes two significant contributions. Firstly, it broadens the applicability of LLMs to the domain of cryptocurrency trading. Secondly, it establishes a benchmark for cryptocurrency trading strategies. Through extensive experiments, CryptoTrade has demonstrated superior performance in maximizing returns compared to traditional trading strategies and time-series baselines across various cryptocurrencies and market conditions. Our code and data are available at https://anonymous.4open.science/r/CryptoTrade-Public-92FC/.

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