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主要觀點(diǎn)：
　　本篇是學(xué)海拾珠系列第二百七十五篇，文章基于傳統(tǒng)進(jìn)化算法語義缺失、現(xiàn)有LLM方案缺乏迭代反饋的雙重局限，從框架設(shè)計(jì)與實(shí)證邏輯出發(fā)，探索將LLM語義理解能力嵌入進(jìn)化搜索過程是否能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量Alpha因子的自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)。
　　研究背景與動(dòng)機(jī)
　　運(yùn)用現(xiàn)有大語言模型進(jìn)行量化因子挖掘能夠理解算子的經(jīng)濟(jì)含義并生成語義合理的因子表達(dá)式，從而改善候選質(zhì)量。本文由此提出一種有語義引導(dǎo)的定向搜索，以LLM替代隨機(jī)變異算子，并將回測反饋閉環(huán)注入每輪迭代因子生成過程，實(shí)現(xiàn)有語義引導(dǎo)、可持續(xù)進(jìn)化的Alpha因子自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。
　　LLM引導(dǎo)下的搜索機(jī)制能夠在有限輪次內(nèi)高效定位高質(zhì)量因子
　　該模型是有語義引導(dǎo)的定向搜索：LLM在生成新候選之前，已經(jīng)讀取了當(dāng)前最優(yōu)因子的內(nèi)容和績效，因此生成的候選在金融邏輯上更合理，無效輸出比例下降，每一輪的搜索效率遠(yuǎn)高于盲目隨機(jī)。從Alpha158的38個(gè)種子因子出發(fā)，經(jīng)15輪迭代后樣本內(nèi)IC從0.010提升至0.040，ICIR翻倍至0.24，證明該搜索機(jī)制能夠在有限輪次內(nèi)高效定位高質(zhì)量因子。
　　在因子生成階段引入LLM進(jìn)化搜索能顯著提升稀疏組合實(shí)盤績效
　　在稀疏投資組合優(yōu)化任務(wù)中，部署的兩個(gè)大模型在美國50股、恒生45股、滬深300三個(gè)市場的累積財(cái)富均優(yōu)于全部對比方，同時(shí)夏普比率同樣領(lǐng)先所有基準(zhǔn)。
　　文獻(xiàn)來源
　　核心內(nèi)容摘選自Yihong Wu, Chengcan Lou, Jiayuan Zhan等于2026年發(fā)布在ICASSP上的文章《EvoAlpha: An LLM-EnhancedEvolutionary Framework for Formulaic Alpha Mining》。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。