基于大模型驱动的多智能体加密货币投资组合管理框架

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“ LLM-Powered Multi-Agent System for Automated Crypto Portfolio Management ” 加密货币投资面临资产定价证据不足、数据多模态需求和复杂推理等挑战，导致专业服务稀缺或昂贵。深度学习技术被研究用于加密货币投资，但其“黑箱”特性引发信任和可解释性问题。 本文提出一种可解释的多模态多代理框架，针对市值前30的加密货币进行投资决策，采用团队内外协作机制整合多模态信息。实证评估显示该框架在分类、资产定价、投资组合和可解释性方面优于单智能体模型和市场基准。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2501.00826v2 摘要 加密货币投资面临历史短、数据整合复杂和推理要求高等挑战，深度学习方法存在“黑箱”问题，缺乏信任和可解释性。大型语言模型（LLMs）在金融应用中表现出色，但在复杂任务和加密货币领域知识不足。 本文提出一种可解释的多模态多 ………………………………