Претензии на торговом уровне: каким образом в мультиагентских торговых системах распространяются несвязанные сигналы

arXiv: 2609.19789v1 Annualce Type: New Brieft: Multi-Agent Trade Systems, построенные на крупных языковых моделях (LMS), начинают появляться в количественных финансовых системах, однако их надежность к состязательным вводимым ресурсам во многом неизвестна. Мы изучаем уязвимость стопок LLM для черных коробок, только входных атак, которые поступают исключительно через допустимые социальные медиа-сети. Мы введем общую многоагентскую торговую систему (GMATS), рамочную структуру, которая включает современные мультиагентные торговые архитектуры и мгновенный класс отравлений чёрными ящиками, которые рассматривают LLM как постгенератор и вводящие бюджет-конструкцию, достаточно доброкачественное социомедийное содержание в потоке улик аналитика. Мы определяем метрики распространения инфекции, которые отслеживают то, как состязательное содержание распространяется через стопку, включая оценки изменений в вере на уровнях аналитика и координатора, а также дельты-чистые от атак на стандартных тестовых показателях. Эксперименты на безопасном офлайновом эталонном уровне с историческими рыночными и социальными данными показывают, что даже простые