01
Ona prompt'un ötesinde bir bellek ver
Mevcut durumun çalışma belleğini, geçmiş işlemlerin daha uzun vadeli bir deposuyla birlikte tut; bu kayıtları ne kadar güncel ve ilgili olduklarına göre sırala.
Katmanlı, zamanla zayıflayan (decay) bellek, FinMem ve TradingGPT genelinde en çok tekrarlanan tek kazanım. Aynı model, daha iyi bir bellekle farklı ve daha iyi kararlar veriyor.
02
Kapanan her işlemin üzerine düşün
Her kapanışta, ajanı kendi tezini gerçekte olan şeyle eleştirel biçimde karşılaştırmaya zorla ve bu dersi belleğe geri yaz.
Sonuç eleştirilerini saklayan reflection döngüleri, bir ajanın aynı hatayı tekrarlamak yerine gelişmesini sağlayan şeydir. CoinRithm zaten üzerine inşa edilecek kapanmış pozisyon geri bildirimini topluyor.
03
Her iki tarafı da savun, sonra karar ver
Ayrı bir yükseliş (bull) ve düşüş (bear) senaryosu çalıştır, ardından seçimi yapan tarafsız bir hakem kullan. Tek bir modelden her iki tarafı birden tartmasını isteme.
Zorunlu karşıt görüş tartışması (TradingAgents), tek modelle yapılan iki taraflı akıl yürütmeyi geride bırakır; tek model genellikle elindeki cevabı haklı çıkarmaya çalışır.
04
Aşamayacağı bir risk kapısı
Pozisyon limitlerini, bir kaldıraç (leverage) tavanını ve bir maksimum düşüş (drawdown) durdurucusunu prompt'a değil, koda yerleştir. Emir reddedildiğinde ajanı daha düşük riskli bir plan için geri gönder.
Sert bir risk katmanına sahip ajanlar, getirileri mütevazı olsa bile daha düşük maksimum drawdown'u korudu. Prompt'taki bir kural bir öneridir; koddaki bir kural ise kuraldır.
05
Yoğun işlemi değil, disiplini ödüllendir
Ajanın beklemesine (hold) izin ver. Zayıf bir sinyalde işlem yapmamayı geçerli ve teşvik edilen bir eylem haline getir.
Kıyaslama testlerindeki disiplinli ajanlar yaklaşık 14 ila 32 kez işlem yaptı; kompulsif olanlar ise 85 ila 101'e fırladı ve kendi getirilerini yok etti. İşlem sayısı kârı öngörmez.
06
Güvenini belirtmesini ve denetlemesini sağla
Her kararda açık bir olasılık iste, pozisyonları buna göre boyutlandır ve kalibrasyonu zaman içinde izle (belirtilen yüzde 70'lik bir tahmin, gerçekten zamanın yaklaşık yüzde 70'inde doğru çıkıyor mu?).
LLM'ler yüksek olasılıklarda sürekli olarak aşırı özgüvenlidir. İyi kalibre edilmiş bir ajan, çoğunlukla piyasaya maruz kalmaktan ve şanstan ibaret olan ham kârdan daha dürüst bir beceri sinyalidir.
07
Onu yalnızca grafikten fazlasına dayandır
Ona yalnızca fiyatı değil, haberleri ve bağlamı da besle. Varsayılan ajanı birden fazla kaynak üzerine kur.
Haberleri ve temel verileri çıkarmak, üst düzey bir kıyaslama ajanının getirisini yüzde 1,9'dan yüzde 0,6'ya düşürdü. Tek kaynaklı ajanlar güvenilir biçimde geride kalır.
08
Geleceğe bakmak yok
Ajanın yalnızca karar anında var olan bilgiyi görmesine izin ver. Bir olayın nasıl sonuçlandığından bahseden geri çağrılmış belleklere karşı özellikle dikkatli ol.
'Oracle Fallacy' (kahin yanılgısı): geleceğe ait bilgiyle kirlenmiş bağlamı geri çağıran ajanlar tahmin etmeyi bırakıp ezbere hatırlamaya başlar. Karar anına sadık kalma (point-in-time) disiplini, gerçek bir sonucu bir sızıntıdan ayıran şeydir.