基于多智能体分析的加密货币市场趋势预测：聚焦非交易公开信息
计算金融
2025-10-10 v1
摘要
加密货币市场因其剧烈的波动性、24/7 运行以及对新闻事件的高度敏感性，呈现出独特的预测挑战，现有方法在关键信息提取和横向市场检测方面存在不足，这对风险管理至关重要。我们引入了一个在理论上有据可循的多智能体加密货币趋势预测框架，通过三大创新措施实现了状态提升：(1) 信息保留的新闻分析系统，具备形式化理论保证，系统性地量化市场冲击、监管影响、_volume_ 动态、风险评估、技术相关性和时序效应，利用大型语言模型；(2) 具有最优性质的自适应波动率条件融合机制，基于市场情势检测动态组合新闻情绪和技术指标；(3) 具备低通信复杂度的分布式多智能体协调架构，使能够实时处理异构数据流。对比特币进行的全面实验评估显示，在三个预测时段上均显著优于最先进的自然语言处理基线，确立了金融机器学习的新范式，对量化交易和风险管理系统具有广泛的含义。
引用
@article{arxiv.2510.08268,
title = {Multi-Agent Analysis of Off-Exchange Public Information for Cryptocurrency Market Trend Prediction},
author = {Kairan Hong and Jinling Gan and Qiushi Tian and Yanglinxuan Guo and Rui Guo and Runnan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08268},
year = {2025}
}