Svmuu訊 Gate 研究院近日發佈的《基於 Multi-Agent LLM 的 BTC 交易框架研究與回測分析》指出，相比單一 LLM 直接生成交易信號，多智能體（Multi-Agent）LLM 架構更接近真實金融機構的投研流程，能夠通過分析師、研究員、交易員與風控團隊之間的協作與辯論，提升交易決策的透明度與風險控制能力。研究基於 TradingAgents 框架，對 BTC 市場構建了適用於加密場景的 AI 交易系統，並引入技術分析、新聞分析、情緒分析與宏觀/鏈上分析等多類智能體角色。
研究基於 BTC/USDT 1 小時級別數據，對 TradingAgents-BTC 策略進行了歷史回測。結果顯示，該策略在測試區間內取得 +20.25% 總收益，顯著優於同期 Buy & Hold 的 -7.89%，同時最大回撤控制在 -17.41%，低於 Buy & Hold 的 -27.06%。研究認為，多智能體框架在震盪與下跌階段能夠通過 Sell/Underweight 與 Flat 狀態減少部分風險暴露，並在市場反彈階段重新切入多頭，從而提升整體風險收益表現。
報告指出，Multi-Agent LLM 框架在加密交易場景中展現出一定應用潛力，但當前回測週期僅覆蓋約三個月，且 1 小時級別交易仍可能受到手續費、滑點與信號延遲影響。未來仍需在更長歷史週期、不同市場環境與更多資產類別中進一步驗證策略穩定性與泛化能力。