
CryptoPainter
动态
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遗憾的给出结论,现阶段使用纯 Agent 集群解决复杂的市场交易依旧不是很现实...
这几天连续做了不下10场实验了,累积烧了快1000美元的 Tokens API 调用,结果就是大部分实验的盈利能力远远赶不上固定算法策略,确实可以赚钱,但回撤与盈利基本持平...
由于我给 Agents 加了记忆与经验模块,有趋势行情的时候,他们的表现确实不错,但一旦遭遇某些重大回撤,这些 Agent 就会立刻变得十分胆小,大幅降低交易频率,不敢开仓...
最终导致凡是出现重大回撤后,整个 Agents 团队的性格就变了,随之整个系统的盈利恢复能力就会大幅下滑...
我最初的逻辑似乎被证伪了,给交易 Agent 增加经验与记忆并不是一个好的选择,放在人类交易员身上也是一样,总是惦记着已经发生过的交易,只会影响未来的决策...
接下来再做几轮实验,看看把记忆模块删掉是否会有改善?


100轮实验跑完了,我换了更加廉价的模型,实验成本明显下降,但整体表现似乎也有退化...
100天收益22%,但期间最大回撤也达到了22%...
好消息是未来可以继续增加实验长度,Agents 的经验积累实在过于臃肿,100天的行情积累了3000条记忆,越到后期幻觉越多,包袱也越重...
继续优化去了,总之这个实验框架最大的收获是,证明了通过搭建一个 Agents 团队来交易的整体表现确实优于单个 Agents 的表现...
未来我会尝试增加 Agents 的数量以及给他们小组讨论的额度上限,之前每个 Agent 每轮只能发言3次,每次不超过30字,后续我计划提高这个限制,增加文本交流的空间,也许会有更好的表现...










