Porównanie botów handlowych opartych na LLM: Agenci AI, techniki i wyniki w automatycznym handlu

Wzrost znaczenia dużych modeli językowych (LLM) i agentów AI zrewolucjonizował świat handlu algorytmicznego. Dziś boty tradingowe oparte na zaawansowanych architekturach AI potrafią analizować dane rynkowe, wykonywać transakcje i aktualizować portfele w pełni autonomicznie. Jednak w obliczu szybkiego pojawiania się nowych projektów, jak rzeczywiście wypadają boty oparte na LLM? Które modele i techniki dają najlepsze wyniki i jakie innowacje kształtują przyszłość handlu AI?

W tym artykule znajdziesz porównanie czołowych botów tradingowych opartych na LLM, podsumowanie najskuteczniejszych technik podnoszenia jakości oraz przegląd rezultatów w praktyce. Wskazujemy również najważniejsze projekty open-source, które łączą platformy tradingowe z agentami chatbotów, a także pokazujemy, jak FlowHunt umożliwia codzienne, zautomatyzowane zarządzanie portfelem z udziałem AI.

Najlepsze boty handlowe oparte na LLM i frameworki agentów (2025)

1. FinMem

• Model: Agent oparty na LLM z warstwową pamięcią i charakterem (repo )
• Techniki: Łączy profilowanie (osobowość agenta), warstwową pamięć (hierarchiczne utrzymywanie kontekstu) oraz moduły decyzyjne dla ludzkiego rozumowania. Umożliwia strojenie percepcji dla lepszego handlu.
• Wyniki: Przewyższył klasyczne algorytmiczne boty podczas wyzwania IJCAI FinLLM 2024 (handel akcjami). Wyróżnia się elastycznością i przejrzystością decyzji.
• Integracja: Modułowy framework w Pythonie—może łączyć się z danymi rynkowymi na żywo i być rozbudowywany.

2. LLM_trader

• Model: Wielomodelowa architektura LLM do analizy rynku krypto (repo )
• Techniki: Wykorzystuje LLM do rozumowania łańcuchowego, analizy technicznej (ponad 20 wskaźników) oraz analizy sentymentu. Zawiera modele zapasowe dla niezawodności oraz przetwarzanie strumieniowe dla niskich opóźnień.
• Wyniki: Dostarcza w czasie rzeczywistym analizy i zarządzanie pozycjami, w tym automatyczny stop-loss/take-profit. Udowodniona użyteczność w automatycznym handlu krypto.
• Integracja: Zbudowany w Pythonie, łatwo konfigurowalny pod różnych dostawców LLM, łączy się z giełdami jak Binance.

3. Freqtrade + FreqAI

• Model: Bot tradingowy w Pythonie z modułem FreqAI do adaptacyjnych prognoz ML
• Techniki: Trenuje modele ML (klasyfikatory, regresory, sieci neuronowe), uczy się na danych na żywo oraz wspiera optymalizację strategii. Możliwa integracja LLM lub modeli transformer do generowania sygnałów.
• Wyniki: Duża społeczność, sprawdzony w handlu na wielu giełdach, bogaty zestaw funkcji.
• Integracja: Modułowy, obsługuje handel na żywo i testy, open-source.

4. AI-Hedge-Fund for Crypto (agenci oparci na LLM)

• Model: Zespół agentów LLM, każdy wyspecjalizowany w innych aspektach rynku (techniczny, sentyment, newsy)
• Techniki: Używa orkiestracji agentów w stylu LangChain, współpracy wielu agentów i łączenia strategii. Skupia się na wyjaśnialnych transakcjach.
• Wyniki: Wysoce eksperymentalny; pokazuje innowacyjną współpracę agentów, lecz jeszcze nieudowodniony w produkcji.
• Integracja: Elastyczny, przeznaczony do zaawansowanych eksperymentów.

5. Jesse z JesseGPT

• Model: Silnik do backtestingu i tradingu w Pythonie z asystentem opartym o GPT
• Techniki: Wykorzystuje LLM do generowania kodu, optymalizacji strategii oraz AI-wspieranego debugowania. Umożliwia szybkie iteracje strategii.
• Wyniki: Przyjazny dla użytkownika, solidny, szczególnie do półautomatycznego rozwoju strategii. Pełna automatyzacja AI wymaga integracji ręcznej.
• Integracja: Obsługuje handel na żywo (płatna wtyczka), otwarty na własne integracje AI.

6. Inne warte uwagi projekty

• TensorTrade: Framework uczenia ze wzmocnieniem z modularnymi środowiskami RL do tradingu. Dobry do badań, wymaga ręcznej integracji z handlem na żywo.
• Intelligent-Trading-Bot: Uczenie nadzorowane z ciągłym retreningiem modeli do sygnałów na żywo.
• CryptoPredictions: Narzędzia do porównywania modeli ML i backtestingu na danych cenowych krypto.
• AI-CryptoTrader: Bot zespołowy łączący wskaźniki i modele ML dla solidnych sygnałów, na żywo na Binance.

Kluczowe techniki poprawy jakości handlu AI

• Warstwowa pamięć i profilowanie: Jak w FinMem, hierarchiczna pamięć pozwala agentom AI na utrzymywanie kontekstu długoterminowego, zwiększając racjonalność i adaptacyjność decyzji.
• Łańcuchowe rozumowanie: LLM potrafią wyjaśniać decyzje krok po kroku, czyniąc wyniki AI bardziej przejrzystymi i godnymi zaufania.
• Ciągły retrening modeli: Boty takie jak Intelligent-Trading-Bot i Freqtrade z FreqAI uczą się na aktualnych danych, by uniknąć dryfu modelu i lepiej reagować na zmiany rynku.
• Współpraca wielu agentów: Niektóre eksperymentalne boty wykorzystują wielu wyspecjalizowanych agentów LLM, łącząc analizę techniczną, sentymentu i wiadomości do bardziej całościowych decyzji handlowych.
• Feature engineering i metody zespołowe: Wzbogacanie o cechy domenowe i łączenie różnych modeli (klasyczne i deep learning) wzmacnia odporność systemów.
• Modele zapasowe i redundancja: Zapewnienie niezawodności przez posiadanie modeli rezerwowych (jak w LLM_trader).

Wyniki w praktyce i aspekty praktyczne

• Wydajność: Agent FinMem prowadził w akademickich wyzwaniach tradingowych. Freqtrade i Intelligent-Trading-Bot mają udokumentowane wyniki na żywo. Metody zespołowe i ciągły retrening zapewniają odporność na zmiennych rynkach.
• Ograniczenia: Boty oparte na LLM wymagają starannej inżynierii promptów i zarządzania ryzykiem. Handel wysokoczęstotliwościowy nadal najlepiej realizować poza LLM ze względu na opóźnienia inferencji.
• Dostępność open-source: Większość projektów jest open-source i rozszerzalna, można je łatwo dostosować do akcji, krypto czy tradycyjnych aktywów.

Najważniejsze projekty open-source łączące platformy tradingowe z chatbotami

• FinMem-LLM-StockTrading (GitHub ): Wydajny agent tradingowy oparty na LLM
• LLM_trader (GitHub ): Bot LLM wspierany przez AI do analizy rynku krypto w czasie rzeczywistym
• Freqtrade (GitHub ): Modułowy bot tradingowy z integracją ML/AI
• AI-Hedge-Fund for Crypto: Wieloagentowy framework tradingowy oparty na LLM

FlowHunt: AI w tradingu i codzienne aktualizacje portfela

FlowHunt umożliwia użytkownikom tworzenie, automatyzację i monitorowanie procesów tradingowych z wykorzystaniem AI – w tym agentów opartych na LLM. Z FlowHunt możesz:

• Połączyć swoją platformę tradingową i automatyzować wykonanie transakcji bez kodowania
• Zintegrować LLM do analizy, generowania sygnałów lub zarządzania portfelem
• Otrzymywać codzienne aktualizacje portfela i automatycznie rebalansować skład
• Stosować zaawansowane pipeline’y AI zarówno na rynku krypto, jak i tradycyjnym

Elastyczna architektura FlowHunt pozwala eksperymentować z najnowszymi agentami tradingowymi open-source lub budować własne workflow z AI i automatyzacją — wszystko z codziennym raportowaniem wyników i praktycznymi wskazówkami.

Podsumowanie

Boty tradingowe oparte na LLM szybko się rozwijają, a nowe architektury agentów i techniki przesuwają granice automatycznego handlu. Od modeli z warstwową pamięcią po współpracę wielu agentów, czołowe projekty łączą rygor akademicki z praktyczną użytecznością. Dzięki automatyzacji FlowHunt i integracji AI traderzy i quanci mogą być na bieżąco z najnowszymi trendami, zapewniając sobie inteligentniejsze, bardziej adaptacyjne portfele – aktualizowane codziennie.

Gotowy, by zacząć? Poznaj możliwości tradingu AI w FlowHunt i zautomatyzuj swój portfel już dziś.