机器精神：大语言模型代理在资产市场中的投机与适应
交易与市场微观结构
2026-04-30 v2 计算工程、金融与科学
摘要
随着大语言模型（LLMs）日益集成到金融系统中，理解其行为属性至关重要。LLMs 是否遵循理性期待范式？是否表现出类人‘畏惧之神’的行为，抑或呈现独特的‘机器精神’？我们构建了模拟金融市场，探索了 15 个 LLMs（涵盖不同规模、能力和提供商）的行为。结果显示，LLMs 在经济行为上呈现多样化谱系，从稳定的基本面价值协调，到类人投机泡沫。这些行为通常不符合理性期待假设。我们还考察了包含异构代理的生态系统——这比由相同 LLM 代理构成的市场更为现实。这些混合市场的模拟结果差异显著。即便是最先进的模型也无法持续稳定市场，价格泡沫有时会形成，尽管只有少数代理自然形成泡沫。相反，先进模型在混合市场中会适应其他代理的行为方式，从而成功地套利不够聪明的对手并获取更高利润，但也可能导致市场波动性增加。这些发现表明，AI 代理进入金融市场本质上重塑了其生态系统。特别是，异构的 LLM 群体可产生内生性不稳定性，而个体层面的适应可能放大而非缓解市场波动性。
引用
@article{arxiv.2604.18602,
title = {Machine Spirits: Speculation and Adaptation of LLM Agents in Asset Markets},
author = {Maxime Saxena and Marco Pangallo and Cars Hommes and Fabio Caccioli and R. Maria del Rio-Chanona},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.18602},
year = {2026}
}
备注
46 pages, 6 figures