Agenti LLM nel Trading Finanziario: Una Revisione Sistematica

Un nuovo articolo su arXiv esamina l'integrazione dei Large Language Models (LLM) nei sistemi di trading, trattandoli come pipeline decisionali di sistemi esperti. Lo studio analizza 77 lavori inclusi fino al 9 marzo 2026, con un sottoinsieme empirico primario di 19 articoli che soddisfano i criteri minimi di output di azione e valutazione a ciclo chiuso. I risultati chiave rivelano l'incomparabilità dei protocolli: solo 2 dei 19 studi riportano protocolli di split temporalmente coerenti, 1 include un modello esplicito di costi di transazione, 1 documenta la gestione del bias di sopravvivenza, 11 specificano i tempi di esecuzione e 15 sono codificati. I restanti 58 studi forniscono un contesto di base. La ricerca evidenzia significative incongruenze metodologiche nel campo, suggerendo che gli attuali agenti di trading basati su LLM mancano di quadri di valutazione standardizzati.