LLM 기반의 자동 거래 에이전트가 금융 시장에서 자율적인 분석과 실행을 위해 널리 사용되고 있지만, 적대적 또는 오류 조건에서의 신뢰성과 견고성은 충분히 검증되지 않았다. TradeTrap은 적응형 및 절차형 자동 거래 에이전트를 체계적으로 스트레스 테스트하기 위한 통합 평가 프레임워크이다. 시장 정보, 전략 수립, 포트폴리오 및 원장 관리, 거래 실행의 네 가지 핵심 구성 요소를 대상으로 하며, 통제된 시스템 수준의 교란 하에서 견고성을 평가한다. 실제 미국 주식 시장 데이터를 기반으로 동일한 초기 조건에서 폐쇄 루프 과거 백테스팅 설정을 통해 평가를 수행하여 에이전트 및 공격 간의 공정하고 재현 가능한 비교가 가능하다. 실험 결과, 단일 구성 요소의 작은 교란이 에이전트 결정 루프를 통해 전파되어 극심한 집중, 과도한 노출, 대규모 포트폴리오 손실을 유발할 수 있음을 보여준다.
