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[AI学术] 提出而非评判:面向LLM代理的随时有效因子评审机制

发布于:2026-09-24 22:00 最后更新:2026-09-28 00:49
#AI #Machine Learning #LLM

语言模型代理已经能够完成量化因子研究的全部流程:提出因子、回测、筛选并最终退休。我们关注代理应保留哪些环节,并给出自我进化的答案:代理负责提出因子,而一个冻结的统计裁判(代理不可触及)负责评判。裁判仅在提交后通过下注的方式依据市场实际结果打分,因而其假发现率保证在任意停止时刻对所有提案策略都成立。我们在合成世界(植入真实因子)、探针生成环境以及对 CSI 500 的十年滚动前向实验中,将三类提案者(脚本、强盗算法、语言模型)分别与该冻结裁判以及三种故意泄漏信息的裁判交叉测试。结果显示:裁判决定误判数量——冻结裁判在脚本提案下比泄漏裁判少 5‑11 倍的次阈值因子录入,且没有任何提案者能够弥补这一差距。提案者决定收益表现——语言模型的收益超过脚本,匹配强盗,并且具备强盗缺乏的能力,即自行编写诊断探针。证书的代价是时间:一个被认可的真实因子平均需等待约 500 个交易日,其对应的认证组合夏普比未受限组合低。

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原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.27051

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