Instituto de Pesquisa de uma bolsa: Estrutura de negociação com múltiplos agentes LLM supera significativamente a estratégia Buy & Hold em backtests de BTC

Odaily informou que um instituto de pesquisa de uma bolsa publicou recentemente o relatório “Pesquisa e Análise de Backtest de um Framework de Negociação BTC Baseado em Multi-Agent LLM”. Segundo o estudo, em comparação com a geração direta de sinais de negociação por um único LLM, a arquitetura de Multi-Agent LLM aproxima-se mais do processo real de pesquisa de investimento das instituições financeiras, melhorando a transparência das decisões de negociação e a capacidade de controlo de risco através da colaboração e debate entre analistas, investigadores, negociadores e equipas de gestão de risco. A pesquisa, baseada no framework TradingAgents, construiu um sistema de negociação com IA para o mercado BTC, adaptado ao contexto das criptomoedas, integrando múltiplos agentes como análise técnica, análise de notícias, análise de sentimento e análise macro/on-chain.

O estudo, utilizando dados de BTC/USDT em intervalos de 1 hora, realizou backtests históricos à estratégia TradingAgents-BTC. Os resultados mostraram que a estratégia obteve um retorno total de +20,25% no período de teste, superando significativamente o Buy & Hold, que registou -7,89%. Ao mesmo tempo, o máximo drawdown foi limitado a -17,41%, inferior aos -27,06% do Buy & Hold. O estudo afirma que a arquitetura de multiagentes consegue, durante fases de consolidação e queda, limitar exposição ao risco por meio de posições Sell/Underweight e Flat e, durante recuperações do mercado, voltar a adotar posições long, melhorando assim a relação risco-retorno global.

O relatório ressalta que o framework Multi-Agent LLM demonstra certo potencial de aplicação em cenários de negociação de criptoativos, mas o período de backtest cobre apenas cerca de três meses e as negociações em intervalo de 1 hora ainda estão sujeitas a influências de taxas, slippage e atrasos no sinal. No futuro, será necessário validar ainda mais a estabilidade da estratégia e sua capacidade de generalização em períodos históricos mais longos, diferentes ambientes de mercado e mais classes de ativos.