7月14日
11:04
11:04官方一手arXiv: DeepSeek@Qiqi Duan, Changlun Li, Chen Wang, Fan Zhang, Mengxiang Wang, Dayi Miao, Peixian Ma, Jiangpeng Yan, Liyuan Chen, Shuoling Liu, Preslav Nakov, Yuyu Luo, Nan Tang
现有LLM交易系统评估忽视智能体经济可行性。论文提出TradeLens工具,从交易记录、运行时轨迹和部署配置重建交易轨迹,归因利润与成本。在DeepSeek-V3.2、GLM-4.7等骨干模型及多种资本规模、交易频率上测试,发现智能能否盈利取决于“智能到利润”转换效率:DeepSeek-V3.2资产选择差,GLM-4.7时机判断为负。资本规模和频率仅放大或削弱决策时机价值,并不改变根本模式。
推荐理由:想知道LLM交易模型到底能不能赚钱?这篇论文给了诊断工具TradeLens,实测DeepSeek-V3.2选股不行,GLM-4.7择时也翻车,不吹准确率而看利润转化。