摘要：因市场波动性和多源异构数据的复杂性,采用传统单一模型进行期货交易决策存在信息融合不足与动态适应性差的问题。本研究提出了一种跨模态多智能体协同框架（CMAC-FTS）,旨在通过多模态数据融合与分布式决策优化提升交易系统的鲁棒性。基于2018—2023年中国商品期货数据进行实验,CMAC-FTS相比单一LSTM模型收益率提升了23.6%,最大回撤降低17.2%。结果表明,跨模态协同可有效捕捉市场隐含规律,多智能体决策在动态市场中具有显著优势。本研究为高频量化交易提供了一种可扩展的技术路径。

　　关键词：跨模态学习；多智能体协同；期货交易；强化学习

　　0引言

　　随着全球期货市场日均交易规模突破10万亿美元量级,其价格波动愈发受多源异构数据驱动,涵盖实时行情、新闻事件、社交媒体舆情等多模态信息[1]。传统交易系统多依赖单一数据源（如时序价格预测）或集中式决策模型,面临模态语义鸿沟、动态环境适应性差、极端行情风险失控等瓶颈问题[2]。针对上述挑战,本文提出跨模态多智能体协同交易系统（CMAC-FTS）,创新性地通过注意力门控机制实现文本、图像、时序数据的语义对齐,并设计基于角色分工的智能体信用博弈策略,在分布式框架下协同优化收益—风险平衡[3]。

　　1系统架构

　　本文提出的基于人工智能多智能体协同的期货交易决策系统架构如图1所示。

　　1.1输入层

　　输入层实时接收多模态异构数据流,包括行情数据（OHLC价格与成交量）、新闻文本（金融新闻与舆情）及K线图像（标准化时间窗口图表）,并进行数据清洗与同步预处理[4]。通过时间戳对齐多源数据,文本采用去噪与实体识别提取关键信息[5],图像通过RGB通道映射开盘价、收盘价与成交量,确保原始数据的高质量输入,为后续特征融合提供时序一致的多模态信号[6]。

　　1.2编码层

　　编码层采用异构模型提取各模态深层特征：RoBERTa模型捕获新闻文本的语义与情感,TCN-LSTM混合网络分析行情时序的局部与长期规律,CNN结合通道注意力机制解析K线图像的形态模式[7]。通过跨模态注意力门控机制,动态计算文本—时序—图像特征权重,生成语义对齐的融合特征矩阵,解决多源数据语义鸿沟问题。

　　1.3协同层

　　协同层部署趋势跟踪、套利与风险控制三类智能体,基于MADDPG框架实现分布式协作。趋势智能体聚焦价格动量,套利智能体捕捉跨期价差,风控智能体实时评估仓位风险。通过信用分配算法动态评估各智能体贡献度,结合全局状态信息优化策略权重,避免策略冲突,最终通过竞争—合作机制输出初步交易指令。

　　1.4输出层

　　输出层聚合智能体提议生成最终交易信号：基于信用评分加权融合多策略结果,设定阈值触发买入、卖出或持仓指令,并通过风控模块拦截极端风险操作（如单日回撤超限）[8]。交易指令经FIX协议封装后发送至交易所,确保指令执行的实时性与合规性。

　　1.5决策层

　　系统通过强化学习闭环持续优化：环境反馈模块根据交易结果（收益率、回撤率、胜率）计算奖励值,驱动智能体策略迭代更新。历史数据用于离线预训练,在线阶段结合实时市场状态微调模型参数,实现动态环境下的自适应决策。

　　2关键技术

　　2.1跨模态特征对齐

　　设计跨模态注意力门控模块,解决异构数据语义鸿沟问题,动态对齐文本、时序、图像模态的语义特征,其模态对齐权重公式如式（1）所示：

　　式中,⊕表示向量拼接操作；−(Hfused∈R2d)表示融合后的跨模态特征矩阵。

　　3实验与分析

　　3.1实验设置

　　3.1.1数据来源与预处理

　　数据集：中国螺纹钢期货主力合约（2018年1月—2023年6月）,共1320个交易日；

　　数据划分：前80%作为训练集（2018—2021）,后20%作为测试集（2022—2023）；

　　多模态输入：行情数据(1分钟OHLC序列,标准化为Z-score）；新闻文本：爬取新浪财经相关新闻（共12万条）,过滤后保留有效文本；K线图像：生成5分钟K线图（尺寸224×224×3）。

　　标签生成：基于未来10分钟收益率方向（涨/跌）标注训练标签。

　　3.1.2对比模型

　　LSTM：单一时序预测模型,输入OHLC序列；

　　Transformer：仅使用行情数据的自注意力模型；独立智能体（IA）：三智能体独立训练,无协作机制；CMAC-FTS（本文）：完整跨模态多智能体系统。

　　3.1.3评估指标

　　收益指标：年化收益率；

　　风险指标：最大回撤、波动率；协作效率：策略冲突率。

　　3.2实验结果对比

　　为全面评估跨模态协作机制的有效性,在测试集上对各类模型的量化投资表现进行多维指标对比,具体实验结果如表1所示。

　　3.3分析总结

　　实验结果表明,CMAC-FTS通过跨模态数据对齐与多智能体动态协作机制,在收益与风险平衡上展现出显著优势：多模态融合（文本—时序—图像）有效捕捉市场隐含规律,关键事件下回撤率较传统模型降低34.8%,验证了异构数据互补性；基于信用分配的协作策略将智能体冲突率从22.3%降至5.1%,并通过动态角色切换（趋势期趋势智能体主导、波动期风控智能体优先）实现策略自适应优化[10]。与现有研究相比,

　　CMAC-FTS的Sharpe比率（3.17）提升22.9%,且决策延迟（1.2s）满足高频交易需求,但极端行情下的数据时效依赖与跨品种泛化能力仍需进一步优化。本研究为复杂市场环境下的量化决策提供了可扩展的技术框架。

　　4结语

　　本研究提出的跨模态多智能体协同期货交易系统（CMAC-FTS）通过多模态数据语义对齐与分布式角色分工机制,显著提升了复杂市场环境下的决策鲁棒性。理论层面,设计了基于注意力门控的跨模态融合方法,解决了异构数据特征偏移问题,并通过信用分配算法优化多智能体协作效率,为金融决策中的多目标博弈问题提供了新范式；实践层面,系统在螺纹钢期货交易中实现年化收益率48.7%,最大回撤仅14.5%,验证了其在收益—风险平衡上的优越性。然而,系统对低频突发事件的响应延迟及跨品种泛化能力仍需进一步突破。未来工作将融合联邦学习技术实现隐私保护下的多机构协同训练,并探索跨市场、跨资产类别的组合策略优化,以推动智能交易系统在更广泛金融场景中的落地应用。

　参考文献

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