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Saizhuo Wang、Hang Yuan等人的論文中提出了一種利用大型語(yǔ)言模型進(jìn)行Alpha因子挖掘的新范式，也為投資機(jī)構(gòu)未來金融科技、數(shù)據(jù)平臺(tái)、因子系統(tǒng)等平臺(tái)未來搭建提供了一種思路?，F(xiàn)代金融體系信息傳播、獲取、響應(yīng)大有不同，因子效果持續(xù)性下降，Alpha因子需要?jiǎng)討B(tài)評(píng)估都對(duì)因子挖掘新范式提出了更高的要求。
　　基于LLM的Alpha挖掘范式提出
　　Saizhuo Wang和Hang Yuan等提出了第三種alpha挖掘范式，即增強(qiáng)人工智能交互以提高alpha研究的效果和效率。基于這種新的范式，構(gòu)建一個(gè)人機(jī)交互式alpha挖掘系統(tǒng)Alpha-GPT。該系統(tǒng)利用大型語(yǔ)言模型作為量化研究人員和alpha搜索之間的中介，具有解釋用戶交易想法、快速總結(jié)優(yōu)秀alpha以及自動(dòng)修改搜索配置等優(yōu)勢(shì)。
　　通過LLM實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)增加Alpha挖掘額外知識(shí)
　　AlphaBot是Alpha-GPT的關(guān)鍵層，它通過四個(gè)功能模塊自動(dòng)將量化研究人員的意圖/思想轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)LM查詢的領(lǐng)域特定提示和指令，并將其轉(zhuǎn)化為算法Alpha挖掘?qū)幽芾斫獾呐渲茫黾覣lpha挖掘的額外知識(shí)、信息、文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)，以提高LLM的性能和準(zhǔn)確性。
　　通過Alpha-GPT生成更加可解釋的因子表達(dá)式
　　通過Alpha-GPT生成的Alpha表達(dá)式和相應(yīng)的自然語(yǔ)言解釋的示例表明，AlphaGPT能夠提供適當(dāng)?shù)腁lpha解釋，減輕了人類研究人員自行解釋這些表達(dá)式的負(fù)擔(dān)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　本報(bào)告依據(jù)最新前沿論文進(jìn)行解讀評(píng)述，若有理解不當(dāng)請(qǐng)以原始論文表述為準(zhǔn)。且本報(bào)告為AI應(yīng)用方法和框架介紹，并不作為有效投資方法建議，僅供參考。