Система Торгового Совета с Мульти-Агентами на основе GPT-5.1 и Claude 4.6

Архитектура системы и компоненты

Разработчик реализовал многокомпонентную торговую систему, предназначенную для принудительного строгого обоснования торговых сетапов перед исполнением. Система использует ZagiHQ для оркестрации, выбранный специально из-за его возможностей блокировки агентов и отсутствия необходимости ручного выделения виртуальных машин или управления контейнерами. Внутренняя координация множества агентов обрабатывается OpenFang, который автоматизирует коммуникацию между узлами.

Разбор рабочего процесса

Система работает через четыре отдельных этапа:

• Разведчики: Три параллельных агента собирают данные: один скрапит высокосигнальные аккаунты X (Twitter), один отслеживает макроновости из лент Bloomberg/Reuters, а один извлекает технические индикаторы из TradingView. Все данные нормализуются в общую схему перед обработкой.
• Совет: Три модели анализируют данные одновременно: GPT-5.1 обрабатывает распознавание паттернов, Claude 4.6 Opus обрабатывает макро/техническое обоснование, а Claude 4.6 Sonnet проверяет логическую согласованность.
• Судья: Этот привратник отклоняет любую сделку, где есть существенное несогласие по точкам входа, стоп-лосса, тейк-профита или соотношению риска к прибыли. Механизма переопределения нет.
• Человек в цикле: Выжившие сетапы запускают оповещение в Telegram с полными выкладками моделей. Все сделки требуют ручного подтверждения, и система в настоящее время работает только на демо-счете.

Первоначальные наблюдения и текущие проблемы

Разработчик сообщает, что отдельные модели склонны зацикливаться на первоначальных интерпретациях и рационализировать их, в то время как многокомпонентный подход со слоями обоснования отфильтровывает значительную часть шума. Сетапы, которые проходят через фильтр, кажутся «прочнее» и их труднее критиковать.

Решаются три конкретные проблемы:

• Ценность настроений в X (Twitter): Вопрос о том, оправдывает ли соотношение сигнал/шум накладные расходы, даже с предварительной фильтрацией LLM. Рассматривается возможность понижения приоритета, если только явные макрокатализаторы не вызывают активного обсуждения.
• Ловушка консенсуса: Опасение, что трёхстороннее согласие может отражать общие предубеждения обучения, а не подлинный сигнал. Рассматривается добавление агента «Адвоката дьявола», специально запрограммированного на поиск причин не совершать сделки.
• Улучшение Судьи: В настоящее время отклоняет сделки только на основе направления и соотношения риска к прибыли. Рассматривается добавление проверок режима волатильности и пороговых значений минимальной уверенности (возможно, через logprobs, если они будут надёжными).

Разработчик готов поделиться схемами и обсудить рабочий процесс с другими, создающими похожие системы.