终于有点起色了！ 长周期实验扩增到15个月的窗口后，依旧保持了整体向上的盈利能力，这说明我的 Agents 集群并没有单纯适应熊市交易，牛市早期依旧可以正常决策！ 全部数据已经交给 AI 进行分析了，接下来要做的是截取一些窗口进行重复实验，确保这份成绩单不是随机或运气好才带来的... 然后就是继续扩增当前实验的总窗口期，确保 Agents 可以适应更多周期下的行情，直至跑到最近一段时间的行情... 这个成本真的不小，累积可能需要8000美元的预算，不过只要这个系统能稳定盈利，这点小钱作为投资绝对值！

收回昨天的結論， Agents Trading 還有搞頭！ 昨晚重新規劃了Agents的核心提示詞，並精簡了人員，然後將決策頻率從每天一次降到每4h一次之後，整個系統的穩定性開始明顯提升了！ 而且我因為上頭直接開了2000輪次的決策，覆蓋了2022年熊市的BTC行情，沒想到系統在熊市依舊跑出來50%的淨收益，最大回撤不到13%！ 本來昨天已經絕望了，沒想到柳暗花明又一村了... 今天打算再花上1000美元給他燒，讓系統繼續回測後續行情，只要看到希望了，這點小錢也就不算啥了~

遺憾的給出結論，現階段使用純 Agent 集群解決複雜的市場交易依舊不是很現實... 這幾天連續做了不下10場實驗了，累積燒了快1000美元的 Tokens API 調用，結果就是大部分實驗的盈利能力遠遠趕不上固定算法策略，確實可以賺錢，但回撤與盈利基本持平... 由於我給 Agents 加了記憶與經驗模組，有趨勢行情的時候，他們的表現確實不錯，但一旦遭遇某些重大回撤，這些 Agent 就會立刻變得十分膽小，大幅降低交易頻率，不敢開倉... 最終導致凡是出現重大回撤後，整個 Agents 團隊的性格就變了，隨之整個系統的盈利恢復能力就會大幅下滑... 我最初的邏輯似乎被證偽了，給交易 Agent 增加經驗與記憶並不是一個好的選擇，放在人類交易員身上也是一樣，總是惦記著已經發生過的交易，只會影響未來的決策... 接下來再做幾輪實驗，看看把記憶模組刪掉是否會有改善？