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LLMエージェントで模擬株式市場の取引戦略を研究

記事 arXiv papers · 著者: Alejandro Lopez-Lira
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サマリー

本論文は、異なる戦略、情報、資産保有を持つ大規模言語モデルが競争する模擬株式市場を説明します。市場には、継続的な注文板、成行注文と指値注文、一部約定、配当、均衡価格での清算が含まれます。エージェントは、構造化された取引判断と自然言語による推論を出力します。実験では、モデルにバリュー投資家、モメンタムトレーダー、マーケットメーカーなどの役割を与えました。模擬結果には、価格発見、バブル、反応不足、戦略的な流動性提供が含まれます。

この枠組みは、閉形式の分析が利用できない金融理論やエージェントの行動を調べ、人間の参加者を使うと高コストになる実験を行う方法として提示されています。また、市場環境によって反応がどう変化するか、共通のプロンプトが相関した行動を生み安定性にどう影響するかも検討できます。これらはシミュレーション内の結果です。抜粋は、LLMエージェントが実市場で安定して利益を上げられることも、模擬市場の動きが実市場を完全に再現することも示していません。

主なアイデア

  • 模擬取引所は、成行・指値注文、一部約定、配当、均衡価格での清算を含む注文板をモデル化します。
  • 記載された実験では、LLMエージェントにバリュー、モメンタム、マーケットメイクの戦略を割り当てられます。
  • 模擬市場には、価格発見、バブル、反応不足、流動性提供が見られます。
  • 閉形式の解がない金融理論やエージェント行動の実験を支援する枠組みです。
  • 共通プロンプトによって生じる相関した行動が、模擬市場の安定性に影響する可能性があります。
  • シミュレーションの結果だけでは、実運用での収益性は示されません。

タグ

機械学習株式市場マイクロストラクチャーモメンタムマーケットメイク
全文
# Can Large Language Models Trade? Testing Financial Theories with LLM Agents in Market Simulations


# Can Large Language Models Trade? Testing Financial Theories with LLM Agents in Market Simulations









This paper presents a realistic simulated stock market where large language models (LLMs) act as heterogeneous competing trading agents. The open-source framework incorporates a persistent order book with market and limit orders, partial fills, dividends, and equilibrium clearing alongside agents with varied strategies, information sets, and endowments. Agents submit standardized decisions using structured outputs and function calls while expressing their reasoning in natural language. Three findings emerge: First, LLMs demonstrate consistent strategy adherence and can function as value investors, momentum traders, or market makers per their instructions. Second, market dynamics exhibit features of real financial markets, including price discovery, bubbles, underreaction, and strategic liquidity provision. Third, the framework enables analysis of LLMs' responses to varying market conditions, similar to partial dependence plots in machine-learning interpretability. The framework allows simulating financial theories without closed-form solutions, creating experimental designs that would be costly with human participants, and establishing how prompts can generate correlated behaviors affecting market stability.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。