研究评估LLM投资者模拟的个体级保真度

2026年10月20日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Jiajie He 等作者的论文《超越行为准确率：评估 LLM 投资者模拟中的个体级保真度》。该研究基于一项有 80 名参与者参加的纵向模拟交易研究，考察所评估的 LLM 能否复现个体投资者的交易行为。结果显示，这些 LLM 在预测交易是否发生上均无法可靠超越简单的近期活跃度持续性基线，买卖结构和资产选择也难以复现。消融实验显示，活跃度预测主要依赖近期交易，资产选择则对多种证据来源敏感；相似的活跃度表现也可能产生差异明显的组合轨迹。参与者认为，解释与其反复出现的策略更一致，而非与具体决策理由一致。截至本版，尚无后续跟进报道，研究结论仍以该论文为准。

AI 根据报道生成 · 41 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。