StockAgentSystème LLM multi-agents qui simule le comportement de négociation d'investisseurs dans un environnement de marché boursier réaliste pour étudier comment les facteurs externes affectent les décisions et les résultats...

StockAgent est un système LLM (Large Language Model) multi-agents conçu pour simuler le comportement de négociation d'investisseurs dans un environnement de marché boursier réaliste. Il vise à étudier comment les facteurs externes tels que la macroéconomie, les changements de politique, les fondamentaux des entreprises et les événements mondiaux affectent les décisions de négociation et les résultats. Le système permet aux utilisateurs d'évaluer l'impact de différents facteurs externes sur la négociation des investisseurs et d'analyser les effets sur le comportement de négociation et la rentabilité. StockAgent évite le problème de fuite de l'ensemble de test présent dans les systèmes de simulation de négociation existants basés sur les agents d'intelligence artificielle en évitant l'utilisation de connaissances préalables liées aux données de test. Le système se compose de quatre phases : phase initiale, phase de négociation, phase post-négociation et phase d'événements spéciaux. Il prend en charge l'utilisation de différents LLM, notamment GPT et Gemini, pour simuler les comportements de négociation. StockAgent fournit des informations précieuses pour les conseils d'investissement et les recommandations boursières basés sur LLM grâce à ses simulations.