Naukowcy opracowali metodologię do optymalizacji parametrów stop-loss i take-profit dla systemów handlujących opartych na rojih agentów AI. Badanie pokazuje, jak prawidłowe ustawienie tych limitów ryzyka wpływa na rentowność i stabilność zautomatyzowanych strategii tradingowych. Odkrycia mogą być istotne dla rozwoju bardziej niezawodnych systemów autonomicznych do handlu finansowego.