LLM代理不复制人类市场交易者：实验金融学证据
交易与市场微观结构
2025-10-14 v3
摘要
本文探讨了大型语言模型（LLM）在经典实验金融范式中的行为，这一范式广为人知，能诱发人类参与者的泡沫和崩溃。我们采用既定的交易设计，交易者购买和出售一资产且其基本面值已知，引入了若干LLM-based代理，既有单模型市场（所有交易者都是同一LLM的实例），也有混合模型“争霸赛”设置（多个LLM在同一市场中竞争）。我们的发现表明，LLM通常表现出“教科书式理性”方法，使资产价格接近其基本面值，且仅呈现温和的泡沫倾向。进一步分析显示，LLM-based代理显示出比人类更低的交易策略方差。综合来看，这些结果凸显了依赖LLM-only数据复制人类驱动的市场现象的风险，关键行为特征如大型涌现泡沫未被可靠地复制。尽管LLM显然具备战略决策能力，但其相对稳定和理性表明它们并不准确地模拟人类市场动态。
引用
@article{arxiv.2502.15800,
title = {LLM Agents Do Not Replicate Human Market Traders: Evidence From Experimental Finance},
author = {Thomas Henning and Siddhartha M. Ojha and Ross Spoon and Jiatong Han and Colin F. Camerer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.15800},
year = {2025}
}
备注
51 pages, 33 figures, 12 tables, Preprint