arXiv 2610.30113
Quant-Arena: Đánh giá các tác nhân LLM cho nghiên cứu giao dịch định lượng
Quant-Arena: Benchmarking LLM Agents for Quantitative Trading Research
AI21 lượt đề xuất
Tác giả: Houde Qian, Zheng Jiang, Wenyi Li, Chenxi Xu, Xinjie Lin, Yuzhao Peng, Ruoyu Han, Youjie Zheng +4
Tổng quan
Các tác giả xây dựng một bộ benchmark và bảng xếp hạng công khai cho nghiên cứu định lượng end-to-end trên dữ liệu thị trường A-share thực. Mô hình viết đặc trưng và mã chấm điểm cổ phiếu chỉ với phản hồi từ 2022–2023, sau đó đóng băng một chiến lược để đánh giá trên năm 2024 được niêm phong, bằng bộ đánh giá tài khoản tiền mặt áp dụng ràng buộc giao dịch, chi phí và tác động thị trường ước tính từ sổ lệnh mô phỏng.
Giới thiệu
Các benchmark hiện có chỉ chấm điểm từng công thức, đoạn mã hoặc quyết định giao dịch đơn lẻ, nên chưa rõ liệu LLM có thể hoàn thành toàn bộ vòng nghiên cứu và tạo ra chiến lược hiệu quả ngoài giai đoạn phát triển hay không.
Kết quả
Trong chín mô hình tiên tiến được đánh giá, GPT-6 Astra đạt điểm cao nhất, nhưng không mô hình nào vượt được thị trường trọng số bằng nhau trong năm 2024. Điểm số chủ yếu được quyết định bởi lợi nhuận vượt trội thực hiện, với chất lượng tín hiệu và độ đa dạng đặc trưng là yếu tố bổ trợ.
Kết luận
Kết quả cho thấy các tác nhân LLM hiện nay vẫn chưa tạo ra chiến lược định lượng sinh lời ngoài mẫu, và bảng xếp hạng mở cung cấp cách theo dõi tiến bộ một cách chuẩn hóa.