Jämförelse av LLM-baserade tradingbotar: AI-agenter, tekniker och resultat i automatiserad handel

Framväxten av Large Language Models (LLM:er) och AI-agenter har förändrat den algoritmiska handeln i grunden. Idag kan tradingbotar byggda på avancerade AI-arkitekturer analysera marknadsdata, genomföra affärer och uppdatera portföljer helt autonomt. Men när nya projekt dyker upp i snabb takt – hur står sig egentligen dessa LLM-baserade botar mot varandra? Vilka modeller och tekniker ger bäst resultat, och vilka innovationer formar framtiden för AI-handel?

I denna artikel gör vi en jämförelse mellan de främsta LLM-drivna tradingbotarna, sammanfattar de mest effektiva teknikerna för kvalitetsförbättring och går igenom resultat från verkligheten. Vi lyfter även fram ledande open-source-projekt som kopplar samman tradingplattformar med chatbot-agenter och visar hur FlowHunt möjliggör daglig, automatiserad portföljhantering med AI.

Ledande LLM-baserade tradingbotar & agentramverk (2025)

1. FinMem

• Modell: LLM-baserad agent med lagrad minnesstruktur och karaktärsdesign (repo )
• Tekniker: Kombinerar profilering (agentpersona), lagerindelat minne (hierarkisk kontextlagring) och beslutsmoduler för mänsklig liknande resonemang. Stöd för finjustering av perception för förbättrad handel.
• Resultat: Överträffade klassiska algoritmiska agenter i 2024 års IJCAI FinLLM-utmaning (aktiehandel). Känd för anpassningsförmåga och tydliga beslutsmotiveringar.
• Integration: Modulärt Python-ramverk—kan kopplas till realtidsmarknadsdata och utökas vidare.

2. LLM_trader

• Modell: Multi-modell LLM-arkitektur för kryptomarknadsanalys (repo )
• Tekniker: Använder LLM:er för chain-of-thought-resonemang, teknisk analys (över 20 indikatorer) och sentimentanalys. Har reservmodeller för tillförlitlighet och strömmande bearbetning för låg latens.
• Resultat: Ger realtidsinsikter och positionshantering, inklusive automatiserad stop-loss/take profit. Visar praktisk nytta för automatiserad kryptohandel.
• Integration: Byggd i Python, enkelt konfigurerbar för olika LLM-leverantörer, kopplas till börser som Binance.

3. Freqtrade + FreqAI

• Modell: Python tradingbot med FreqAI ML-modul för adaptiv prognos
• Tekniker: Tränar ML-modeller (klassificerare, regressorer, neurala nät), tränar om på realtidsdata och stödjer strategioptimering. LLM:er eller transformer-modeller kan integreras för signalgenerering.
• Resultat: Stor community, beprövad i livehandel över flera börser, rikt funktionsutbud.
• Integration: Modulär, stöd för live- och testhandel, open-source.

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

• Modell: Ensemble av LLM-agenter, var och en specialiserad på olika marknadsaspekter (teknisk, sentiment, nyheter)
• Tekniker: Använder agent-orkestrering liknande LangChain, multi-agent-resonemang och strategi-ensemblering. Fokus på förklarliga affärer.
• Resultat: Mycket experimentell; visar innovativt agent-samarbete men ännu ej bevisad i produktion.
• Integration: Flexibel, avsedd för avancerad experimentering.

5. Jesse med JesseGPT

• Modell: Python motor för backtesting och handel med GPT-driven assistent
• Tekniker: Använder LLM för kodgenerering, strategioptimering och AI-assisterad felsökning. Användare kan snabbt iterera på strategier.
• Resultat: Användarvänlig, robust, särskilt för semi-automatiserad utveckling. Riktig AI-driven handel måste integreras manuellt.
• Integration: Stöd för livehandel (betald plugin), öppen för egna AI-integrationer.

6. Andra noterbara projekt

• TensorTrade: Förstärkningsinlärningsramverk för handel med modulära RL-miljöer. Bra för forskning, kräver manuell liveintegration.
• Intelligent-Trading-Bot: Övervakad inlärning med kontinuerlig omträning av modeller för livehandelssignaler.
• CryptoPredictions: Verktyg för ML-modelljämförelse och backtesting på kryptopriser.
• AI-CryptoTrader: Ensemble-lärande bot som kombinerar indikatorer och ML-modeller för robusta signaler, live på Binance.

Viktiga tekniker för förbättrad AI-handel

• Lagrad minnesstruktur & profilering: Som i FinMem – hierarkiskt minne hjälper AI-agenter att behålla långsiktig kontext, vilket förbättrar beslutsfattande och anpassningsförmåga.
• Chain-of-Thought-resonemang: LLM:er kan förklara sina beslut steg för steg, vilket gör AI:ns utdata mer transparent och tillförlitlig.
• Kontinuerlig omträning av modeller: Botar som Intelligent-Trading-Bot och Freqtrades FreqAI tränar om på nya data för att undvika modellförskjutning och anpassa sig till marknadsförändringar.
• Multi-agent-samarbete: Vissa experimentella botar använder flera specialiserade LLM-agenter och kombinerar teknisk analys, sentiment och nyhetsflöden för mer heltäckande handelsbeslut.
• Feature engineering & ensemble-metoder: Genom att lägga till domänspecifika egenskaper och kombinera flera modeller (klassiska och djupa) ökar robustheten.
• Backuplösningar och redundans: Tillförlitlig drift säkras genom reservmodeller (som i LLM_trader).

Resultat i verkligheten & praktiska aspekter

• Prestanda: FinMems agent toppade akademiska tradingutmaningar. Freqtrade och Intelligent-Trading-Bot har bevisad livehistorik. Ensemble- och kontinuerliga omträningsmetoder visar motståndskraft i volatila marknader.
• Begränsningar: LLM-drivna botar kräver noggrann prompt engineering och riskhantering. Högfrekvenshandel hanteras fortfarande bäst av icke-LLM-ramverk på grund av inferenslatens.
• Open-source-tillgänglighet: De flesta projekten är open-source och utbyggbara, vilket gör det möjligt att anpassa dem för aktier, krypto och traditionella tillgångar.

Ledande open-source-projekt som kopplar tradingplattformar till chatbottar

• FinMem-LLM-StockTrading (GitHub ): Prestandaförstärkt LLM-tradingagent
• LLM_trader (GitHub ): AI-driven LLM-bot för realtidsanalys av kryptomarknad
• Freqtrade (GitHub ): Modulär tradingbot med ML/AI-integration
• AI-Hedge-Fund for Crypto: LLM-driven multi-agent tradingramverk

FlowHunt: AI-handel & dagliga portföljuppdateringar

FlowHunt gör det möjligt för användare att skapa, automatisera och övervaka tradingflöden med hjälp av AI – inklusive LLM-baserade agenter. Med FlowHunt kan du:

• Koppla din tradingplattform och automatisera affärer utan kod
• Integrera LLM:er för analys, signalgenerering eller portföljhantering
• Ta emot dagliga portföljuppdateringar och automatiskt balansera om
• Använda avancerade AI-pipelines för både krypto- och traditionella marknader

FlowHunts flexibla arkitektur innebär att du kan experimentera med de senaste open-source-tradingagenterna, eller bygga egna flöden med AI och automatisering—allt med daglig prestationsrapportering och handlingsbara insikter.

Slutsats

LLM-drivna tradingbotar utvecklas snabbt, med nya agentarkitekturer och tekniker som tänjer på gränserna för automatiserad handel. Från lagrade minnesmodeller till multi-agent-samarbete visar toppprojekten både akademisk stringens och praktisk användbarhet. Genom att utnyttja FlowHunts automatisering och AI-integration kan traders och kvantanalytiker ligga i framkant, med smartare och mer adaptiva portföljer—uppdaterade dagligen.

Redo att börja? Utforska FlowHunts AI-handelsfunktioner och automatisera din portfölj redan idag.