金融取引における大規模言語モデルエージェント：調査

取引は、戦略、知識、そして心理的強さを組み合わせることが必要な非常に競争の激しいタスクです。最近の大規模言語モデル（LLMs）の成功を受けて、この競争の場においてLLMエージェントの新たな知能を適用し、彼らがプロのトレーダーを上回ることができるかを理解することは魅力的です。本調査では、金融取引におけるエージェントとしてLLMを使用する現在の研究を包括的にレビューします。エージェントで使用される一般的なアーキテクチャ、データ入力、バックテストにおけるLLM取引エージェントの性能、そしてこれらの研究における課題を要約します。この調査は、LLMベースの金融取引エージェントの現状に関する洞察を提供し、この分野における将来の研究方向性を示すことを目的としています。