当人工智能遇上金融（StockAgent）：可控交易环境下大语言模型行为模拟基准测试

《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》：When AI Meets Finance (StockAgent): A Benchmark for Simulating Large Language Model Behaviors in Controlled Trading Environments

　　

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能否在严格控制的模拟交易环境中对 AI 智能体进行基准测试，以研究外部因素如何影响其集体交易行为？这些经常影响交易行为的因素是追求投资者利润最大化过程中的关键要素。我们的工作旨在利用基于大语言模型的智能体来解决这一问题。我们开发了一个由大语言模型驱动的多智能体 AI 系统 StockAgent，旨在系统性地探索受控环境中的模拟交易行为。StockAgent 使人们能够研究外部因素如何在模拟中影响智能体的行为和盈利能力，但不针对实际用途进行经验验证。此外，StockAgent 避免了现有基于 AI 智能体的交易模拟系统中存在的测试集泄漏问题。具体来说，它防止模型利用其可能获得的与测试数据相关的先前知识。我们在 StockAgent 框架内评估了不同的大语言模型，该框架可作为测试大语言模型行为倾向的基准，并进行了严格的内部有效性检查和非大语言模型基线对比。实验结果表明了关键外部因素对股票市场交易的影响，包括交易行为和支配股票价格波动的规则。本研究在智能体没有任何市场数据先前知识的背景下，考察了智能体自由交易差距这一现象。通过 StockAgent 模拟识别出的模式为理解大语言模型在模拟金融环境中的行为提供了方法学见解。代码可获取于：https://github.com/MingyuJ666/Stockagent。

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