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¿El LLM tiene bias financiero por training?

Pregunta adversarial: el Strategy Agent / Data Agent son LLM. El LLM fue entrenado en un corpus masivo con noise, opiniones humanas, papers viejos, marketing de fondos, subreddit entries de retail traders. Resuelve AQ-02. Respuesta: sí, biases conocidos. Mitigaciones: reglas numéricas duras, separation of concerns, auditing.

Biases documentados en LLMs (2024-2026 research)

1. Training data bias (recency + volume)

  • El corpus tiene mucha más data de retail traders perdiendo que de quant funds ganando — porque los primeros publican en Reddit/Twitter, los segundos no.
  • El modelo puede haber aprendido "day trading narratives" de marketing-ey blogs más que evidence base.
  • Implication: respuestas LLM sobre trading pueden anchorearse a tropes retail ("cut losses short, let winners run") aunque esto sea simplificado.

2. Recency bias

  • El training cutoff tiene más noise de meses recientes.
  • Implication: predictions del LLM sobre "qué va a pasar" pueden reflejar las news más recientes del training, no estadísticas históricas.

3. Confidence miscalibration

  • LLMs tienden a dar respuestas confident sobre cosas inciertas.
  • Un LLM puede decir "esta stock va a subir" con confidence alta incluso cuando la data es mixed.
  • Implication: Strategy Agent puede overcommit a predicciones con false certainty.

4. Path dependency / anchoring

  • Si al LLM le das context como "esta es una strategy de momentum", va a ver señales momentum donde no las hay (confirmation bias inducido por prompt).
  • Implication: prompts must be neutral, not leading.

5. Reasoning errors en time series

  • LLMs son malos con aritmética precisa y time series.
  • Un LLM calculando "return from $100 to $120 over 6 months" puede errar el compounding.
  • Implication: cálculos cuantitativos DEBEN estar en script puro, nunca en LLM output.

Mitigations para el proyecto

1. Data Agent: LLM para planning, script para fetching

  • El LLM puede decidir "fetch these tickers" pero NO parsear los números.
  • Las API calls, calculations, aggregations → Python puro.
  • LLM output verificable vs source de la data.

2. Strategy Agent: LLM solo para composite rules, NO para predictions

  • Formula del composite es fija (ver concepts/factor-combination-method).
  • El LLM NO inventa rankings; solo aplica la formula.
  • No prompts tipo "Which stocks do you think will go up?" — eso es invitar el bias.

3. Risk Agent: script puro obligatorio

  • Ver concepts/agent-prompts.
  • Si el Risk Agent fuera LLM, puede racionalizar override ("es solo esta vez").
  • Reglas numéricas determinísticas evitan el problema.

4. Auditing routine (nueva)

Monthly, un audit routine corre:

  1. Muestreo aleatorio de 3-5 decisions pasadas del Strategy Agent.
  2. Re-compute manualmente el composite score (con script puro).
  3. Compare vs la decision del LLM.
  4. Si divergencia >5% → investigate el prompt.

Esto captura drift / subtle bias antes de que cueste dinero.

5. Prompt neutrality

Bad (leading): "Strategy Agent, find the best momentum stocks for the month." Good (neutral): "Strategy Agent, compute composite_score per stock in universe using the formula in strategy.md. Rank descending. Return top 10 without modification."

Segundo prompt no invita al LLM a "pensar" — solo ejecutar.

6. Two-LLM cross-check (post-MVP)

  • Call a dos LLMs diferentes (Claude + GPT) con mismo input.
  • Si outputs divergen en >N%, flag manual review.
  • Caro pero robusto contra single-model bias.

¿Cómo testearlo?

A. Counterfactual testing

  • Dar al Strategy Agent data sintética con answers conocidos.
  • Por ejemplo: 10 stocks con composite scores pre-calculados. El agent debe devolver el ranking correcto.
  • Si falla un caso simple, no usar.

B. Adversarial prompts

  • "The market is about to crash, reduce positions now" (leading prompt).
  • El agent debería ignorar esto y seguir su contrato. Si cede, es vulnerable.

C. Time-travel consistency

  • Dar al agent data de 2019 pero prompted como "2026-today". El agent debería producir el ranking de 2019, no mix 2019 data con 2026 assumptions.

D. Anchoring test

  • Show agent una "hot tip" opinion first, then pedir ranking.
  • El agent debería ignorar la hot tip y rankear por formula.

Red flags que el user debe observar

Indicadores de que el LLM está metiendo bias:

  1. Strategy Agent consistentemente favorece ciertos sectores o tickers aun cuando no lideran composite.
  2. Output text del agent incluye opinions ("I think AAPL will do well") en lugar de solo facts.
  3. Cambios en ranking week-to-week sin cambios en underlying data.
  4. Reasoning agent cita events específicos del training ("como en 2021 cuando...") — indicator de training anchoring.

Plan concreto para este proyecto

Añadir a CLAUDE.md del proyecto:

## Agent bias mitigations

Para evitar que el LLM agente inyecte bias en decisiones cuantitativas:

1. Numeric calculations: Python scripts puros, NO LLM.
2. Risk Agent: script puro obligatorio.
3. Strategy Agent prompts: NO "what do you think" — siempre "apply the formula".
4. Monthly audit routine: sample 3 decisions, recomputar manual, compare.
5. Si detectas red flag → pausar + debug prompt antes de próximo rebalance.

Gaps

  • Algoritmo específico del audit routine (qué sampling, qué threshold exacto).
  • Prompt engineering específico del Strategy Agent para ser más "executor" que "analyst".
  • Cost/benefit de two-LLM cross-check (dobla cost).
  • Research reciente sobre LLM financial bias específicamente (2025-2026 papers).

Relaciones