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研究提出EvolveTrade框架，将工具型交易智能体的系统提示视为可文本参数化策略，由策略智能体依据决策轨迹与组合反馈定期修订，主干LLM保持固定。多市场环境与两种LLM实验显示，其夏普比率与累计收益多优于固定策略基线，可提升LLM交易智能体适应性。