[논문리뷰] QuantCode-Bench: A Benchmark for Evaluating the Ability of Large Language Models to Generate Executable Algorithmic Trading Strategies본 논문은 400개의 트레이딩 전략 생성 태스크로 구성된 데이터셋을 바탕으로, Compilation, Backtest, Trade, Judge라는 4단계 순차적 검증 파이프라인을 제안한다. 실험은 단일 시도(Single-turn)와 반복 수정이 가능한 Agentic multi-turn 설정에서 진행되었다 .#Review#QuantCode-Bench#Large Language Models#Algorithmic Trading#Backtrader#Code Generation#Agentic Workflow#Domain-Specific Benchmarking2026년 4월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] QuantAgent: Price-Driven Multi-Agent LLMs for High-Frequency Trading기존 LLM 기반 금융 시스템이 텍스트 기반 입력에 주로 의존하여 고주파 매매(HFT)의 속도 및 정확성 요구사항에 부적합하다는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#High-Frequency Trading#Multi-Agent Systems#Large Language Models#Technical Analysis#Algorithmic Trading#Financial Reasoning#Price-Driven Signals2025년 9월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AlphaQuanter: An End-to-End Tool-Orchestrated Agentic Reinforcement Learning Framework for Stock Trading본 논문은 기존 대규모 언어 모델(LLM) 기반 자동화된 주식 거래 시스템의 비효율성, 신호 불일치, 전략 학습의 비일관성 등의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Automated Trading#Reinforcement Learning#LLM Agents#Tool Orchestration#Financial Markets#Algorithmic Trading#Interpretable AI#ReAct2025년 10월 22일댓글 수 로딩 중