AlphaDiverse：面向阿尔法因子多样性挖掘的本地量化研究智能体框架
基于大语言模型的多智能体系统虽能自动化挖掘量化阿尔法因子，但依赖外部API带来了成本、可用性及保密性挑战，且长期运行易导致研究路径坍塌。为此，研究团队提出 AlphaDiverse 框架，整合了多智能体研究系统、多样化研究路径收集以及本地智能体后训练流程。该框架通过生成互补的研究方案组合并动态调整研究环境，旨在提升本地量化研究智能体在因子挖掘中的多样性探索能力。
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9月25日2026-09-25
9月24日2026-09-24
提议而不自判：面向量化因子挖掘LLM智能体的随时有效裁判机制
该研究探讨了大语言模型智能体在量化因子全流程研究中的职责划分。研究团队提出了一种“受管制的自我演化”框架：智能体仅负责提出投资因子假设，而由一个独立的固定统计裁判机制进行评估。裁判仅根据因子提交后披露的真实市场表现进行动态评分与对赌，从而确保在任意停止时间下均具备防伪发现的统计保证。该设计有效解决了智能体既当运动员又当裁判所带来的过拟合与数据窥探问题。