LLM增强阿尔法挖掘器

IC提升75%

将大语言模型作为生成器与增强器嵌入公式化阿尔法挖掘的优化循环，显著超越现有强化学习框架。

Shuo, Yu · Hongyan, Xue · 敖翔 · 何清

Frontiers of Computer Science 2026

参数信息

信息系数

0.0515

累计超额收益

2

技术优势

平均IC提升75%

将LLM作为生成器与增强器嵌入优化循环，显著提高了阿尔法因子的预测能力。

超额收益翻倍

回测中累计超额收益超过强化学习基准框架的两倍，带来更可观的投资回报。

应用场景

• 量化交易：用LLM增强的阿尔法因子提升交易策略收益与稳健性。
• 阿尔法挖掘：将LLM嵌入优化循环，更高效挖掘高IC公式化因子。
• 金融信号生成：利用LLM生成预测性更强的金融信号，改善市场择时。