LLM-gebaseerde Trading Bots Vergelijken: AI Agents, Technieken en Resultaten in Geautomatiseerd Handelen

De opkomst van Large Language Models (LLM’s) en AI-agents heeft de wereld van algoritmisch handelen ingrijpend veranderd. Tegenwoordig kunnen trading bots, gebouwd op geavanceerde AI-architecturen, marktdata analyseren, transacties uitvoeren en portefeuilles autonoom bijwerken. Maar nu er razendsnel nieuwe projecten verschijnen, hoe verhouden deze LLM-bots zich eigenlijk tot elkaar? Welke modellen en technieken leveren de beste resultaten, en welke innovaties bepalen de toekomst van AI-trading?

In dit artikel bieden we een vergelijking van de beste LLM-gestuurde trading bots, vatten we de meest effectieve technieken voor kwaliteitsverbetering samen en bespreken we praktijkresultaten. Ook belichten we toonaangevende open-source projecten die trading platforms koppelen aan chatbot-agents, en laten we zien hoe FlowHunt dagelijkse, geautomatiseerde portefeuillebeheer met AI mogelijk maakt.

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

1. FinMem

• Model: LLM-gebaseerde agent met gelaagd geheugen en karakterontwerp (repo )
• Technieken: Combineert profilering (agent persona), gelaagd geheugen (hiërarchisch contextbehoud) en besluitvormingsmodules voor mensachtig redeneren. Ondersteunt fijn-afstelling van de waarnemingsspanne voor verbeterde trading.
• Resultaten: Presteerde beter dan klassieke algoritmische agents in de 2024 IJCAI FinLLM challenge (aandelenhandel). Opvallend vanwege de aanpasbaarheid en uitlegbaarheid van beslissingen.
• Integratie: Modulaire Python-framework—kan worden gekoppeld aan live marktdata en verder worden uitgebreid.

2. LLM_trader

• Model: Multi-model LLM-architectuur voor crypto-marktanalyse (repo )
• Technieken: Gebruikt LLM’s voor chain-of-thought redeneren, technische analyse (meer dan 20 indicatoren) en sentimentanalyse. Beschikt over fallback-modellen voor betrouwbaarheid en streamverwerking voor lage latentie.
• Resultaten: Biedt realtime trading inzichten en positiebeheer, inclusief automatische stop-loss/take-profit. Bewijs van praktische bruikbaarheid voor geautomatiseerde crypto trading.
• Integratie: Gebouwd op Python, eenvoudig configureerbaar voor verschillende LLM-aanbieders, koppelt aan exchanges zoals Binance.

3. Freqtrade + FreqAI

• Model: Python trading bot met FreqAI ML-module voor adaptieve voorspellingen
• Technieken: Traineert ML-modellen (classificatie, regressie, neurale netwerken), hertraint op live data en ondersteunt strategie-optimalisatie. LLM’s of transformer-modellen kunnen worden geïntegreerd voor signaalgeneratie.
• Resultaten: Grote community, bewezen in live trading op meerdere beurzen, uitgebreide functionaliteit.
• Integratie: Modulair, ondersteunt live en dry-run trading, open-source.

4. AI-Hedge-Fund voor Crypto (LLM-gestuurde agents)

• Model: Ensemble van LLM-agents, ieder gespecialiseerd in verschillende marktaspecten (technisch, sentiment, nieuws)
• Technieken: Gebruikt LangChain-achtige agentorkestratie, multi-agent redeneren en strategie-ensembling. Focus op uitlegbare trades.
• Resultaten: Zeer experimenteel; toont innovatieve agent-samenwerking maar nog niet bewezen in productie.
• Integratie: Flexibel, bedoeld voor geavanceerde experimentatie.

5. Jesse met JesseGPT

• Model: Python backtesting- en trading engine met GPT-aangedreven assistent
• Technieken: Gebruikt LLM voor codegeneratie, strategie-optimalisatie en AI-ondersteunde debugging. Gebruikers kunnen snel itereren op strategieën.
• Resultaten: Gebruiksvriendelijk, robuust, vooral voor semi-geautomatiseerde ontwikkeling. Echte AI-gedreven trading moet handmatig worden geïntegreerd.
• Integratie: Ondersteunt live trading (betaalde plugin), open voor eigen AI-integraties.

6. Andere Opvallende Projecten

• TensorTrade: Reinforcement learning-framework voor trading met modulaire RL-omgevingen. Goed voor onderzoek, vereist handmatige live-integratie.
• Intelligent-Trading-Bot: Supervised learning met continue modelhertraining voor live trading-signalen.
• CryptoPredictions: Toolbox voor ML-modelvergelijking en backtesting op crypto-prijsdata.
• AI-CryptoTrader: Ensemble learning bot die indicatoren en ML-modellen combineert voor robuuste signalen, live op Binance.

Belangrijkste Technieken voor Verbetering van AI Trading-kwaliteit

• Gelaagd Geheugen & Profilering: Zoals te zien bij FinMem, helpt hiërarchisch geheugen AI-agents om langetermijncontext te behouden, wat de rationaliteit en aanpasbaarheid van trades verbetert.
• Chain-of-Thought Redeneren: LLM’s kunnen hun beslissingen stap voor stap uitleggen, waardoor AI-uitvoer transparanter en betrouwbaarder wordt.
• Continue Modelhertraining: Bots zoals Intelligent-Trading-Bot en Freqtrade’s FreqAI hertrainen op nieuwe data om modeldrift te voorkomen en zich aan marktveranderingen aan te passen.
• Multi-Agent Samenwerking: Sommige experimentele bots gebruiken meerdere gespecialiseerde LLM-agents, die technische, sentiment- en nieuwsanalyse combineren voor meer holistische handelsbeslissingen.
• Feature Engineering & Ensemble-methoden: Door domeinspecifieke features toe te voegen en meerdere modellen (klassiek en deep learning) te combineren, wordt de robuustheid vergroot.
• Fallback en Redundantie: Betrouwbare werking door backup-modellen te hebben (zoals bij LLM_trader).

Praktijkresultaten & Overwegingen

• Prestaties: FinMem’s agent presteerde het beste in academische trading challenges. Freqtrade en Intelligent-Trading-Bot hebben live trading track records. Ensemble- en continue hertraining-methoden zijn veerkrachtig in volatiele markten.
• Beperkingen: LLM-gestuurde bots vereisen zorgvuldige prompt-engineering en risicomanagement. High-frequency trading blijft beter uitvoerbaar met niet-LLM frameworks vanwege inferentielatentie.
• Open-Source Beschikbaarheid: De meeste projecten zijn open-source en uitbreidbaar, waardoor gebruikers ze kunnen aanpassen voor aandelen, crypto en zelfs traditionele assets.

Toonaangevende Open-Source Projecten die Tradingplatforms Koppelen aan Chatbots

• FinMem-LLM-StockTrading (GitHub ): Prestatie-versterkte LLM Trading Agent
• LLM_trader (GitHub ): AI-aangedreven LLM-bot voor realtime crypto-marktanalyse
• Freqtrade (GitHub ): Modulaire trading bot met ML/AI-integratie
• AI-Hedge-Fund voor Crypto: LLM-gestuurd multi-agent trading framework

FlowHunt: AI Trading & Dagelijkse Portefeuille-updates

FlowHunt stelt gebruikers in staat om tradingworkflows te creëren, automatiseren en monitoren met AI—including LLM-gebaseerde agents. Met FlowHunt kun je:

• Je tradingplatform koppelen en handelsuitvoering automatiseren zonder code
• LLM’s integreren voor analyse, signaalgeneratie of portefeuillebeheer
• Dagelijkse portefeuille-updates ontvangen en automatisch herbalanceren
• Geavanceerde AI-pijplijnen gebruiken voor zowel crypto- als traditionele markten

Dankzij FlowHunt’s flexibele architectuur kun je experimenteren met de nieuwste open-source trading agents, of je eigen workflows bouwen met AI en automatisering—alles met dagelijkse prestatie-rapportages en bruikbare inzichten.

Conclusie

LLM-gestuurde trading bots maken een snelle ontwikkeling door, met nieuwe agent-architecturen en technieken die de grenzen van geautomatiseerd handelen verleggen. Van gelaagde geheugens tot multi-agent samenwerking; de top-projecten tonen zowel academische degelijkheid als praktische bruikbaarheid. Door gebruik te maken van FlowHunt’s automatisering en AI-integratie kunnen traders en quants aan de voorhoede blijven, en zorgen voor slimmere, adaptieve portefeuilles—dagelijks geüpdatet.

Klaar om te starten? Ontdek FlowHunt’s AI trading-functies en automatiseer vandaag nog je portefeuille.