Toward Expert Investment Teams:A Multi-Agent LLM System with Fine-Grained Trading Tasks
. 연구의 배경 및 문제점최근 LLM을 활용한 자동화된 트레이딩 시스템 연구가 활발히 진행되고 있으나, 기존 연구들은 에이전트(AI)에게 "재무제표를 분석해라"와 같이 너무 포괄적이고 모호한(Coarse-grained) 지시를 내리는 경향이 있었습니다. 이렇게 지시할 경우 LLM의 추론 성능이 떨어지고, 최종적으로 왜 그런 투자 결정을 내렸는지 중간 과정을 해석하기 어렵다는 치명적인 단점이 발생합니다.2. 제안하는 해결책: 세분화된(Fine-Grained) 작업 설계연구진은 이 문제를 해결하기 위해 실제 투자 애널리스트들의 실무 프로세스를 모방하여, LLM 에이전트들에게 매우 구체적이고 세분화된(Fine-grained) 분석 작업을 지시하는 프레임워크를 설계했습니다. 단순히 원시 데이터를 던져주는 것이 ..