CSTrader：社区驱动的虚拟资产市场中基于语言的交易测试平台

诸如《反恐精英 2》(CS2) 武器皮肤之类的利基资产市场规模较小、波动较大，并且在很大程度上受到社区讨论和平台规则的驱动。这些属性使它们难以用于传统的定量模型，但为研究 大语言模型 (LLM) 如何将非结构化文本转化为交易行为提供了理想的测试平台。我们推出 CSTrader，这是一个用于 CS2 皮肤市场中基于语言的交易的多代理框架。该系统首先集成来自各种来源的异构信号，然后使用专门的代理进行技术分析、流动性、事件和（反向）情绪，最后应用风险控制、交易摩擦和投资组合管理代理在现实交易摩擦下产生买入、卖出或持有决策。我们使用来自高度波动时期的真实 CS2 数据构建了一个类似实时的评估环境，并评估了几个最近的 LLM 主干网。在各个模型中，CSTrader 的表现始终优于下跌的市场指数 (-15.62%) 和简单的单提示 LLM 基线，在风险可控的情况下实现了高达 7.58% 的累积回报。消融研究表明，流动性、逆转情绪和交易摩擦因素对于将嘈杂的语言信号转化为稳定的利润至关重要，这表明利基、语言驱动的市场是未来语言到行动研究的有用基准。代码位于：https://github.com/IatomicreactorI/CSGOTrading?tab=readme-ov-file#quick-start