Sammenligning af LLM-baserede Trading Bots: AI-agenter, teknikker og resultater i automatiseret handel

Fremkomsten af Large Language Models (LLMs) og AI-agenter har transformeret verdenen for algoritmisk handel. I dag kan trading bots bygget på avancerede AI-arkitekturer analysere markedsdata, udføre handler og opdatere porteføljer autonomt. Men efterhånden som nye projekter hurtigt dukker op, hvordan sammenlignes disse LLM-baserede bots egentlig? Hvilke modeller og teknikker leverer de bedste resultater, og hvilke innovationer former fremtiden for AI-handel?

I denne artikel giver vi en side-om-side sammenligning af de førende LLM-drevne trading bots, opsummerer de mest effektive kvalitetsforbedringsteknikker og gennemgår resultater fra virkelige scenarier. Vi fremhæver også ledende open source-projekter, der forbinder handelsplatforme til chatbot-agenter, og viser, hvordan FlowHunt muliggør daglig, automatiseret porteføljestyring med AI.

Top LLM-baserede Trading Bots & Agent-Frameworks (2025)

1. FinMem

• Model: LLM-baseret agent med lagdelt hukommelse og karakterdesign (repo )
• Teknikker: Kombinerer profilering (agentpersonlighed), lagdelt hukommelse (hierarkisk kontekstfastholdelse) og beslutningsmoduler for menneskelignende ræsonnement. Understøtter finjustering af opfattelsesspænd for forbedret handel.
• Resultater: Overgik klassiske algoritmiske agenter i 2024 IJCAI FinLLM-udfordringen (aktiehandel). Bemærkelsesværdig for tilpasningsevne og fortolkelighed af beslutninger.
• Integration: Modulært Python-framework—kan tilsluttes live markedsdatastrømme og udvides yderligere.

2. LLM_trader

• Model: Multi-model LLM-arkitektur til analyse af kryptomarkedet (repo )
• Teknikker: Udnytter LLMs til kæde-af-tanker ræsonnement, teknisk analyse (over 20 indikatorer) og sentimentanalyse. Indeholder fallback-modeller for pålidelighed og stream-behandling for lav latenstid.
• Resultater: Giver realtids handelsindsigt og positionsstyring, inklusive automatiseret stop-loss/take-profit. Praktisk nytteværdi for automatiseret kryptohandel.
• Integration: Bygget på Python, let konfigurerbar til forskellige LLM-udbydere, kan forbindes til børser som Binance.

3. Freqtrade + FreqAI

• Model: Python trading bot med FreqAI ML-modul til adaptiv forudsigelse
• Teknikker: Træner ML-modeller (klassifikatorer, regressorer, neurale netværk), gen-træner på live data og understøtter strategioptimering. LLMs eller transformer-modeller kan integreres til signalgenerering.
• Resultater: Stor community, bevist i live trading på tværs af flere børser, rigt funktionssæt.
• Integration: Modulært, understøtter live- og tørkørsels-handel, open source.

4. AI-Hedge-Fund for Crypto (LLM-drevne agenter)

• Model: Ensemble af LLM-agenter, hver med speciale i forskellige markedsaspekter (teknisk, sentiment, nyheder)
• Teknikker: Bruger LangChain-lignende agentorkestrering, multi-agent-ræsonnement og strategi-ensembling. Fokus på forklarlige handler.
• Resultater: Meget eksperimentel; viser innovativ agent-samarbejde, men endnu ikke bevist i produktion.
• Integration: Fleksibel, tiltænkt avanceret eksperimentering.

5. Jesse med JesseGPT

• Model: Python backtesting- og handelsmotor med GPT-drevet assistent
• Teknikker: Bruger LLM til kodegenerering, strategioptimering og AI-assisteret fejlfinding. Brugere kan hurtigt iterere på strategier.
• Resultater: Brugervenlig, robust, især til semi-automatisk udvikling. Ægte AI-drevet handel skal integreres manuelt.
• Integration: Understøtter live handel (betalt plugin), åben for brugerdefinerede AI-integrationer.

6. Andre bemærkelsesværdige projekter

• TensorTrade: Forstærkningslærings-framework til handel med modulære RL-miljøer. God til forskning, kræver manuel live integration.
• Intelligent-Trading-Bot: Supervised learning med kontinuerlig model-gen-træning til live handelssignaler.
• CryptoPredictions: Toolbox til ML-modelsammenligning og backtesting på kryptopriser.
• AI-CryptoTrader: Ensemble learning bot, der kombinerer indikatorer og ML-modeller for robuste signaler, live på Binance.

Nøgleteknikker til forbedring af AI-handelskvalitet

• Lagdelt hukommelse & profilering: Som set i FinMem hjælper hierarkisk hukommelse AI-agenter med at fastholde langtidshukommelse, hvilket forbedrer rationalitet og tilpasningsevne i handler.
• Kæde-af-tanker ræsonnement: LLMs kan forklare deres beslutninger trin-for-trin, hvilket gør AI-uddata mere gennemsigtige og troværdige.
• Kontinuerlig model-gen-træning: Bots som Intelligent-Trading-Bot og Freqtrade’s FreqAI gen-træner på nye data for at undgå model-drift og tilpasse sig markedsskift.
• Multi-agent samarbejde: Nogle eksperimentelle bots bruger flere specialiserede LLM-agenter, der kombinerer teknisk, sentiment- og nyhedsanalyse for mere helhedsorienterede handelsbeslutninger.
• Feature engineering & ensemble-metoder: Tilføjelse af domænespecifikke features og kombination af flere modeller (klassiske og deep learning) øger robustheden.
• Fallback og redundans: Sikrer pålidelig drift ved at have backup-modeller (som i LLM_trader).

Resultater fra den virkelige verden & praktiske overvejelser

• Ydelse: FinMem’s agent førte i akademiske handelsudfordringer. Freqtrade og Intelligent-Trading-Bot har dokumenterede resultater fra live trading. Ensemble- og kontinuerlig gen-træning viser robusthed i volatile markeder.
• Begrænsninger: LLM-drevne bots kræver omhyggelig prompt engineering og risikostyring. Højfrekvenshandel håndteres stadig bedst af ikke-LLM frameworks grundet inferens-latenstid.
• Open source tilgængelighed: De fleste projekter er open source og udvidelige, så brugere kan tilpasse dem til aktier, krypto og endda traditionelle aktiver.

Ledende open source-projekter, der forbinder handelsplatforme til chatbots

• FinMem-LLM-StockTrading (GitHub ): Ydelsesforbedret LLM trading agent
• LLM_trader (GitHub ): AI-drevet LLM-bot til realtids analyse af kryptomarkedet
• Freqtrade (GitHub ): Modulær trading bot med ML/AI-integration
• AI-Hedge-Fund for Crypto: LLM-drevet multi-agent trading framework

FlowHunt: AI-handel & daglige porteføljeopdateringer

FlowHunt gør det muligt for brugere at oprette, automatisere og overvåge handels-workflows med AI – inklusive LLM-baserede agenter. Med FlowHunt kan du:

• Forbinde din handelsplatform og automatisere handleksekvering uden kode
• Integrere LLMs til analyse, signalgenerering eller porteføljestyring
• Modtage daglige porteføljeopdateringer og automatisk genbalancering
• Bruge avancerede AI-pipelines til både krypto og traditionelle markeder

FlowHunt’s fleksible arkitektur betyder, at du kan eksperimentere med de nyeste open source trading agents eller bygge dine egne workflows med AI og automatisering – alt sammen med daglig performance-rapportering og handlingsorienteret indsigt.

Konklusion

LLM-drevne trading bots udvikler sig hurtigt, med nye agent-arkitekturer og teknikker, der flytter grænserne for automatiseret handel. Fra lagdelt hukommelsesmodeller til multi-agent samarbejde demonstrerer de førende projekter både akademisk grundighed og reel nytteværdi. Ved at udnytte FlowHunt’s automatisering og AI-integration kan tradere og quants forblive på forkant og sikre smartere, mere adaptive porteføljer – opdateret dagligt.

Klar til at komme i gang? Udforsk FlowHunt’s AI-handelsfunktioner og automatiser din portefølje i dag.