Srovnání obchodních botů na bázi LLM: AI agenti, techniky a výsledky v automatizovaném obchodování

Nástup velkých jazykových modelů (LLM) a AI agentů změnil svět algoritmického obchodování. Dnešní obchodní boti, postavení na pokročilých AI architekturách, dokáží analyzovat tržní data, provádět obchody a samostatně aktualizovat portfolia. S rychlým přibýváním nových projektů však vyvstává otázka: Jak si tito boti na bázi LLM opravdu stojí v porovnání? Které modely a techniky přinášejí nejlepší výsledky a jaké inovace formují budoucnost AI obchodování?

V tomto článku nabízíme přehledné srovnání předních LLM-obchodních botů, shrnujeme nejúčinnější techniky zvyšování kvality a hodnotíme reálné výsledky. Zároveň upozorňujeme na přední open-source projekty, které propojují obchodní platformy s chatboty, a ukazujeme, jak FlowHunt umožňuje každodenní, automatizovanou správu portfolia pomocí AI.

Nejlepší obchodní boti a agentní frameworky na bázi LLM (2025)

1. FinMem

• Model: Agent na bázi LLM s vrstvenou pamětí a charakterovým designem (repozitář )
• Techniky: Kombinuje profilování (osobnost agenta), vrstvenou paměť (hierarchické uchování kontextu) a rozhodovací moduly pro lidsky podobné uvažování. Umožňuje doladění rozsahu vnímání pro lepší obchodování.
• Výsledky: Překonal klasické algoritmické agenty v soutěži IJCAI FinLLM 2024 (obchodování s akciemi). Vyniká přizpůsobivostí a interpretovatelností rozhodnutí.
• Integrace: Modulární Python framework – lze napojit na živá tržní data a dále rozšiřovat.

2. LLM_trader

• Model: Multi-modelová LLM architektura pro analýzu krypto trhu (repozitář )
• Techniky: Využívá LLM pro chain-of-thought uvažování, technickou analýzu (přes 20 indikátorů) a analýzu sentimentu. Obsahuje záložní modely pro spolehlivost a stream processing pro nízkou latenci.
• Výsledky: Poskytuje aktuální obchodní vhledy a správu pozic včetně automatického stop-loss/take-profit. Osvědčil se v praxi pro automatizované obchodování s kryptem.
• Integrace: Postaveno na Pythonu, snadno konfigurovatelné pro různé LLM poskytovatele, napojení na burzy jako Binance.

3. Freqtrade + FreqAI

• Model: Python obchodní bot s ML modulem FreqAI pro adaptivní predikce
• Techniky: Trénuje ML modely (klasifikátory, regresory, neuronové sítě), přetrénovává na živých datech a podporuje optimalizaci strategií. LLM nebo transformer modely lze integrovat pro generování signálů.
• Výsledky: Velká komunita, ověřeno v živém obchodování na více burzách, bohatá sada funkcí.
• Integrace: Modulární, podporuje živé i testovací obchodování, open-source.

4. AI-Hedge-Fund for Crypto (LLM-driven agents)

• Model: Ensemble LLM agentů, každý se specializuje na jiný aspekt trhu (technická, sentimentální, zpravodajská analýza)
• Techniky: Využívá orchestraci agentů ve stylu LangChain, multiagentní uvažování a ensemble strategií. Důraz na vysvětlitelnost obchodů.
• Výsledky: Vysoce experimentální; ukazuje inovativní spolupráci agentů, ale zatím neověřeno v produkci.
• Integrace: Flexibilní, určeno pro pokročilé experimenty.

5. Jesse s JesseGPT

• Model: Python engine pro backtesting a obchodování s asistentem poháněným GPT
• Techniky: Využívá LLM pro generování kódu, optimalizaci strategií a AI-asistovanou diagnostiku. Uživatelé mohou rychle iterovat své strategie.
• Výsledky: Uživatelsky přívětivé, robustní, zvláště pro poloautomatizovaný vývoj. Reálné AI obchodování je nutné integrovat manuálně.
• Integrace: Podporuje živé obchodování (placený plugin), otevřené pro vlastní AI integrace.

6. Další zajímavé projekty

• TensorTrade: Framework pro reinforcement learning s modulárním RL prostředím. Vhodné pro výzkum, vyžaduje manuální napojení na živé obchodování.
• Intelligent-Trading-Bot: Supervizované učení s kontinuálním přetrénováváním modelu pro živé obchodní signály.
• CryptoPredictions: Nástroje pro porovnání ML modelů a backtesting na datech cen kryptoměn.
• AI-CryptoTrader: Ensemble bot kombinující indikátory a ML modely pro robustní signály, živě na Binance.

Klíčové techniky pro zvýšení kvality AI obchodování

• Vrstvená paměť & profilování: Jak ukazuje FinMem, hierarchická paměť pomáhá AI agentům udržovat dlouhodobý kontext, což zvyšuje racionalitu a adaptabilitu obchodů.
• Chain-of-Thought uvažování: LLM umí vysvětlovat svá rozhodnutí krok za krokem, což činí AI výstupy transparentnějšími a důvěryhodnějšími.
• Kontinuální přetrénovávání modelů: Boti jako Intelligent-Trading-Bot a Freqtrade’s FreqAI se přetrénovávají na nových datech, aby zabránili driftu modelu a přizpůsobili se trhu.
• Spolupráce více agentů: Někteří experimentální boti využívají více specializovaných LLM agentů a kombinují technickou, sentimentální a zpravodajskou analýzu pro komplexnější rozhodnutí.
• Feature engineering & ensemble metody: Přidání doménově specifických vlastností a kombinace více modelů (klasických i DL) zvyšuje robustnost.
• Fallback a redundance: Zajištění spolehlivosti pomocí záložních modelů (např. v LLM_trader).

Reálné výsledky & praktická hlediska

• Výkon: Agent FinMem vedl v akademických tradingových výzvách. Freqtrade a Intelligent-Trading-Bot mají výsledky z reálného obchodování. Ensemble a kontinuální přetrénovávání prokazují odolnost v volatilních trzích.
• Omezení: Boti pohánění LLM vyžadují pečlivý návrh promptů a řízení rizik. Vysokofrekvenční obchodování je nadále doménou ne-LLM frameworků kvůli latenci inference.
• Open-source dostupnost: Většina projektů je open-source a rozšiřitelná, uživatelé je mohou adaptovat na akcie, krypto i tradiční aktiva.

Přední open-source projekty propojující obchodní platformy s chatboty

• FinMem-LLM-StockTrading (GitHub ): Výkonný obchodní agent na bázi LLM
• LLM_trader (GitHub ): AI obchodní bot na bázi LLM pro analýzu krypto trhu v reálném čase
• Freqtrade (GitHub ): Modulární obchodní bot s ML/AI integrací
• AI-Hedge-Fund for Crypto: Multiagentní obchodní framework poháněný LLM

FlowHunt: AI obchodování & denní aktualizace portfolia

FlowHunt umožňuje uživatelům vytvářet, automatizovat a monitorovat obchodní workflow pomocí AI – včetně agentů na bázi LLM. S FlowHunt můžete:

• Propojit svou obchodní platformu a automatizovat obchodování bez programování
• Integrovat LLM pro analýzu, generování signálů nebo správu portfolia
• Dostávat denní aktualizace portfolia a provádět automatické rebalancování
• Používat pokročilé AI pipeline jak pro krypto, tak pro tradiční trhy

Flexibilní architektura FlowHunt znamená, že můžete experimentovat s nejnovějšími open-source obchodními agenty nebo si sestavit vlastní workflow s využitím AI a automatizace – to vše s denním reportingem výkonu a praktickými doporučeními.

Závěr

Obchodní boti pohánění LLM rychle postupují vpřed a nové agentní architektury a techniky posouvají hranice automatizovaného obchodování. Modely s vrstvenou pamětí i spolupráce více agentů ukazují akademickou důslednost i praktickou použitelnost. Díky automatizaci a AI integraci od FlowHunt mohou obchodníci i kvantitativci zůstat na špici a zajistit chytřejší, adaptivní portfolia – každý den aktualizovaná.

Připraveni začít? Prozkoumejte AI obchodní funkce FlowHunt a automatizujte své portfolio ještě dnes.