StockAgentSistema de LLM multi-agente que simula o comportamento de negociação de investidores em um ambiente de mercado de ações realista para estudar como fatores externos afetam decisões e resultados.

StockAgent é um sistema de Modelo de Linguagem Grande (LLM) multi-agente projetado para simular o comportamento de negociação de investidores em um ambiente de mercado de ações realista. Ele visa estudar como fatores externos, como macroeconomia, mudanças políticas, fundamentos de empresas e eventos globais afetam as decisões de negociação e os resultados. O sistema permite que os usuários avaliem o impacto de diferentes fatores externos na negociação de investidores e analisem os efeitos do comportamento de negociação e da lucratividade. O StockAgent evita o problema de vazamento do conjunto de teste presente em sistemas de simulação de negociação baseados em Agentes de IA, evitando o uso de conhecimento prévio relacionado aos dados de teste. O sistema é composto por quatro fases: Fase Inicial, Fase de Negociação, Fase Pós-Negociação e Fase de Eventos Especiais. Ele suporta o uso de diferentes LLMs, incluindo GPTs e Gemini, para simular comportamentos de negociação. O StockAgent fornece informações valiosas para aconselhamento de investimento baseado em LLM e recomendações de ações por meio de suas simulações.