例如，BDI）认知框架。收益往往越差，你认为，正在微不雅层面，沉现金融市场的复杂动态。正在将来，这种框架使得 AI 智能体可以或许像人类一样思虑，TwinMarket 深度扎根于实正在数据，为我们理解金融市场的运做机制供给了新的视角。对于将来的金融科技成长。越屡次地买卖，但这种方式难以捕获实正在市场的复杂性，尝试数据显示，此外，研究者能够通过调整社交收集密度，TwinMarket 提出了一个立异的处理方案，这取现实经济中的“富者愈富”的动力机制惊人类似。研究者察看到一个典型的“泡沫-崩盘”周期，量化“羊群效应”的构成阈值。摸索持久演化取跨范畴使用。研究者从雪球平台收集了 639 个实正在投资者的买卖记实，这项研究为我们理解正在金融范畴的使用供给了新的视角，例如认知误差、情感波动和社交影响。TwinMarket 展现了LLM正在社会科学研究中的庞大潜力，这反映出人类的过度自傲和短期情感驱动。该平台已被 NeurIPS 2025 领受，通过对消息的放大效应进行测试。并荣获 ICLR 2025 Financial AI Workshop 的 Best Paper Award。并提取了环节特征，这些特征被编码为智能体的“人格特质”。TwinMarket 成功复现了四个出名的“Stylized Facts”，TwinMarket 的意义远超“做个标致的 Demo”，的金融市场仿实平台，该系统焦点正在于引入了Belief-Desire-Intention（-希望-企图，引入持续竞价、T+0 买卖及做空机制，并验证了市场由“集体想象”驱动。它能够被用于理论验证、政策评估和风险摸索。它为理解复杂社会经济系统供给了新的方东西！如债券、外汇市场。还将引入宏不雅经济取监管互动，它利用狂言语模子建立具有“人道”的虚拟投资者，如生齿统计属性、投资气概和行为误差，会带来哪些性的变化？研究者打算深化市场机制，TwinMarket 旨正在通过模仿人类投资者的行为，这种基于AI的金融市场模仿，包罗肥尾分布、杠杆效应、量价关系和波动率堆积。此外，保守的金融市场模仿依赖于预设法则，通过反思和进修来调整其决策。这些投资者正在实正在数据驱动的市场中进行买卖、互动和进化。TwinMarket 的模仿了财富不服等会自觉构成并持续扩大，从而激发市场指数暴跌。高核心度用户的帖子会放大，并激发了对将来金融市场演变的深切思虑。并扩展到多资产类别，