Multi-Agenten-Handelsratssystem mit GPT-5.1 und Claude 4.6

Systemarchitektur und Komponenten

Ein Entwickler hat ein Multi-Agenten-Handelssystem implementiert, das darauf ausgelegt ist, eine strenge Begründung von Trading-Setups vor der Ausführung zu erzwingen. Das System verwendet ZagiHQ für die Orchestrierung, das speziell für seine Agenten-Sperrfunktionen und den Verzicht auf manuelle VM-Bereitstellung oder Containerverwaltung ausgewählt wurde. Intern wird die Multi-Agenten-Koordination von OpenFang gehandhabt, das die Kommunikation zwischen Knoten automatisiert.

Ablauf im Detail

Das System arbeitet in vier verschiedenen Phasen:

• Die Scouts: Drei parallele Agenten sammeln Daten: einer durchsucht hochwertige X (Twitter)-Konten, einer überwacht Makronachrichten von Bloomberg/Reuters-Feeds und einer zieht technische Indikatoren von TradingView. Alle Daten werden vor der Verarbeitung in ein gemeinsames Schema normalisiert.
• Der Rat: Drei Modelle analysieren die Daten gleichzeitig: GPT-5.1 übernimmt die Mustererkennung, Claude 4.6 Opus die makro-/technische Argumentation und Claude 4.6 Sonnet prüft die logische Konsistenz.
• Der Richter: Dieser Gatekeeper verwirft jeden Trade, bei dem es bedeutende Uneinigkeit über Einstieg, Stop Loss, Take Profit oder Risiko-Rendite-Verhältnis gibt. Es gibt keinen Überschreibungsmechanismus.
• Mensch-in-der-Schleife: Überlebende Setups lösen eine Telegram-Benachrichtigung mit vollständigen Modellanalysen aus. Alle Trades erfordern manuelle Genehmigung, und das System befindet sich derzeit nur im Papierhandel.

Erste Beobachtungen und aktuelle Herausforderungen

Der Entwickler berichtet, dass einzelne Modelle dazu neigen, sich anfängliche Interpretationen zu verankern und diese zu rationalisieren, während der Multi-Agenten-Ansatz mit Argumentationsschichten erheblichen Rauschen herausfiltert. Setups, die durchkommen, fühlen sich "stabiler" und schwerer zu kritisieren an.

Drei spezifische Probleme werden angegangen:

• X (Twitter)-Sentiment-Wert: Es wird hinterfragt, ob das Signal-Rausch-Verhältnis den Aufwand rechtfertigt, selbst mit LLM-Vorfilterung. Es wird erwogen, dies herabzustufen, es sei denn, klare makroökonomische Katalysatoren treiben die Diskussion an.
• Konsensfalle: Die Sorge, dass eine dreiseitige Übereinstimmung eher gemeinsame Trainingsverzerrungen als echte Signale widerspiegeln könnte. Es wird erwogen, einen "Advocatus Diaboli"-Agenten hinzuzufügen, der speziell darauf programmiert ist, Gründe gegen Trades zu finden.
• Richterverbesserung: Derzeit verwirft er Trades nur basierend auf Richtung und R:R. Es wird erwogen, Volatilitätsregime-Prüfungen und Mindestüberzeugungsschwellen (möglicherweise über logprobs, wenn zuverlässig) hinzuzufügen.

Der Entwickler ist bereit, Schemata zu teilen und den Workflow mit anderen zu diskutieren, die ähnliche Systeme aufbauen.