WebCryptoAgent：基于 Web 信息学的代理式加密货币交易
计算机视觉与模式识别
2026-01-09 v1
摘要
加密货币交易越来越依赖于异构 Web 信息与市场微观结构信号的及时整合，以支持极端波动下的短时域决策。然而，现有的交易系统难以在对含噪多源 Web 证据进行联合推理的同时，保持对亚秒级时间尺度上价格快速冲击的鲁棒性。第一个挑战在于将非结构化 Web 内容、社会情绪和结构化 OHLCV 信号综合为连贯且可解释的交易决策，同时不放大虚假相关性；第二个挑战涉及风险控制，因为缓慢的审慎推理流水线不适合处理需要立即防御性响应的突发市场冲击。为了应对这些挑战，我们提出了 WebCryptoAgent，这是一个代理式交易框架，将基于 Web 信息的决策分解为特定模态的代理，并将其输出整合为统一的证据文档，以进行置信度校准的推理。我们进一步引入了一种解耦控制架构，将战略性的小时级推理与实时的秒级风险模型分离开来，从而实现独立于交易回路的快速冲击检测和保护性干预。在真实世界加密货币市场上的广泛实验表明，与现有基线相比，WebCryptoAgent 提高了交易稳定性，减少了虚假活动，并增强了对尾部风险的处理能力。代码将在 https://github.com/AIGeeksGroup/WebCryptoAgent 提供。
引用
@article{arxiv.2601.04687,
title = {WebCryptoAgent: Agentic Crypto Trading with Web Informatics},
author = {Ali Kurban and Wei Luo and Liangyu Zuo and Zeyu Zhang and Renda Han and Zhaolu Kang and Hao Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.04687},
year = {2026}
}