0:000:00
<blockquote>ContestTrade： A Multi-Agent Trading System Based on Internal Contest Mechanism</blockquote><h4><strong>1. 摘要与核心创新</strong></h4><p>ContestTrade 是一种创新的多智能体交易系统，旨在解决大型语言模型（LLM）在金融交易中对市场噪音敏感、决策不一致的问题。该系统受现代企业管理模式启发，通过引入内部竞争机制，显著提升了LLM交易系统的稳健性和整体性能。</p><p><strong>核心创新点包括：</strong></p><ul> <li><strong>内部竞赛机制：</strong> 在系统内部设立由真实市场反馈驱动的实时评估和排名机制。系统只采纳表现最佳的智能体输出，从而实现持续的自我优化，有效抵御市场噪音的干扰。</li> <li><strong>深度研究方法：</strong> 将“深度研究”框架应用于金融交易，使LLM智能体能够自主规划并利用专业的金融工具进行深入分析，从而大幅提高交易信号的质量。</li> <li><strong>两层团队协作与竞争框架：</strong> 将上述创新整合到一个高效的两层团队架构中，不仅解决了LLM的上下文长度限制问题，也展示了一种结合了协作与竞争的金融AI新范式。</li></ul><h4><strong>2. 系统架构与团队职能</strong></h4><p>ContestTrade 模仿投资公司的运作模式，设有 <strong>数据团队</strong> 和 <strong>研究团队</strong> 两个专业部门。</p><p><strong>2.1 数据团队</strong></p><ul> <li><strong>职能：</strong> 负责将海量的原始市场数据（如新闻、财报、公告）处理并浓缩为高质量的“文本因子”。这些文本因子是适合LLM有限上下文窗口的自然语言摘要，解决了信息过载问题，为后续分析提供了简洁、高信号价值的信息输入。</li> <li><strong>工作流程：</strong> 团队由多个数据分析智能体并行工作，每个智能体负责处理不同的数据源。它们会动态排序信息优先级，通过“广泛阅读”筛选出高相关性项目，再进行“并行精读”...